题目：无人平台组合导航关键技术研究

本文以组合导航技术作为研究重点，结合它在机器人中的应用进行了理论和实践上的探讨。论文首先介绍了国内外组合导航技术和移动机器人的发展动态和趋势，单一的导航方式已经不能满足复杂环境下机器人的定位需求，组合导航技术开始广泛应用在机器人领域。然后研究了现今机器人领域中两种组合导航定位的方法：GPS/DR组合和惯性/视觉组合。 在惯性导航部分，为了提高惯性器件的使用精度，本文首先对系统中使用的微机械陀螺仪和加速度计进行了标定，以确定其各项性能指标；之后对载体俯仰角的测量方法进行了研究，提出了一种基于里程仪、单轴加速度计的俯仰角估计算法，克服了传统倾角仪无法在加速运动下测量的不足，能够满足载体任意运动状态下的测量要求，并在此基础上设计了与倾角仪测量简单融合算法和上下坡判别策略，为基于惯性器件的组合导航系统提供有力的支持。 针对室外环境下移动机器人的定位本文分析研究了GPS定位、DR导航原理。GPS定位存在盲区等缺点，而DR航位推算存在误差随时间积累的问题。因此对移动机器人运动进行建模并使用卡尔曼滤波将二者数据进行融合，综合二者的优点。然后针对GPS/DR组合导航的数据时间同步问题提出了一种GPS时间延迟补偿方法；最后为了提高系统的精度，提出了调节状态误差方差阵Q和观测误差方差阵R的方法；通过实验表明，滤波后定位效果大大好于单独使用GPS或者DR定位。 利用视觉、惯性组合实现室内移动机器人自主定位。由于视觉传感器得到的图像信息不如传统激光测距仪直接，本文给出了基于双目摄像头的特征深度信息的提取方法，这部分进行了摄像机标定、立体匹配以及深度确定的工作。在此基础上设计了基于扩展卡尔曼滤波的视觉SLAM算法，建立了状态方程和观测方程，讨论了新特征点加入的问题，并利用模拟数据进行了仿真。仿真结果表明该组合系统具有较高的定位精度。