导读:本文包含了协同导航论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:协同导航,迭代无迹卡尔曼滤波,无人机,编队飞行
协同导航论文文献综述
唐大全,邓伟栋,唐管政,鹿珂珂,陈正[1]（2019）在《基于迭代无迹卡尔曼滤波的无人机编队协同导航》一文中研究指出无人机编队可以整合单架无人机所具有的各项功能,极大地提高任务完成率。本文主要探索无人机编队的协同导航精度问题。针对非线性滤波在协同导航方面精度差的特点,提出基于Levenberg-Marquardt方法的迭代卡尔曼滤波方法。该方法多次使用状态的估计值代替预测值进行量测更新,在保证收敛性的同时,增加了滤波精度,提高了滤波收敛速度。将所提出的方法与EKF和UKF进行对比,仿真结果表明,所提出的方法可以有效地提高无人机编队协同导航精度和运算效率,具有一定的实用价值。(本文来源于《自动化与仪表》期刊2019年10期）
曹如月,李世超,季宇寒,徐弘祯,张漫[2]（2019）在《多机协同导航作业远程管理平台开发》一文中研究指出为实现对多机协同导航作业的实时远程监控,设计开发多机协同导航作业远程管理平台。该平台主要分为作业管理和调度管理2个模块。作业管理模块利用电子地图实现多机协同导航作业信息远程监测、作业进度实时分析以及作业质量在线评估;调度管理模块包括多信息获取和处理,以及通过电子地图进行精准定位,实现多机协同导航作业任务规划和路径规划。结果表明:该平台可以实时监测多机协同导航作业轨迹和作业信息,并且可以进行远程调度管理,远程通信丢包率≤0.3%,延时≤2 s,可以初步满足多机协同导航作业需求。(本文来源于《中国农业大学学报》期刊2019年10期）
刘晓洋,徐胜红[3]（2019）在《无人机编队分层式协同导航仿真研究》一文中研究指出无人机仅依靠惯性导航系统(INS)会使导航误差随时间推移而发散,传统主从式无人机协同导航方法在大规模无人机编队中由于数据链和相对导航传感器性能的限制,无法实现所有僚机对长机的通信和测量,因此单层结构难以有效提高整个无人机编队的导航精度。针对上述问题,提出一种分层式协同导航系统方案,以僚机惯导输出误差作为状态量,利用相对导航与长/僚机惯导信息构造量测量,在相对导航坐标系和僚机惯导位置输出转换的基础上建立协同导航系统模型,并通过卡尔曼滤波估计出僚机惯导输出误差。仿真结果表明,所提方法能够保证整个无人机编队系统导航误差有界,进而满足编队长时间飞行对导航精度的要求。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年10期）
郭荔,庄建军[4]（2019）在《多源协同 精准润泽 导航生涯发展——中职学生管理工作的实践与创新》一文中研究指出以习近平总书记对教育工作重要要求为指导,天津市红星职业中等专业学校作为首批国家级改革发展示范校,坚持"服务发展,就业导向",坚持遵循规律,"教"在精心、"育"在精准、"管"在精细,"立"在机制、"鲜"在特色、"活"在创新,"知"在立德、"行"在实践、"合"在聚力的工作方法,确立了规划引领、创新模式、制订章程、提高效能的办学育人管理机制,形成了"整体联动、全程育人、优质就业、持续发展"的学生管理策略和长效机制。(本文来源于《天津职业院校联合学报》期刊2019年09期）
谢启龙,宋龙,鲁浩,周本川[5]（2019）在《协同导航技术研究综述》一文中研究指出协同导航技术作为提升平台协同作业性能的重要保障和关键技术,在军用和民用方面正发挥着越来越大的作用。本文首先在多平台协同作业背景下,从无人机、机器人、无人水下潜航器、导弹四个应用层面梳理了协同导航的国内外发展现状;然后在技术应用层面,从初始组网编队方式和编队保持及重构方法两方面对协同方式进行了分类分析;其次对协同导航中多传感器的组合应用及多源导航信息处理方法在提高导航精度及导航稳定性方面的研究进行了归纳总结;最后从协同导航精度、系统稳定性、发展深度等方面,讨论了未来协同导航领域的发展趋势。(本文来源于《航空兵器》期刊2019年04期）
王秋滢,尹娟[6]（2019）在《UUV协同导航下MEMS陀螺仪协同标定》一文中研究指出当无人水下航行器(UUV)协同导航水声通信在短时失效情况下协同导航不可用时,由于从UUV配备的叁轴地磁传感器与两轴微机电(MEMS)陀螺仪组合姿态传感器中的MEMS陀螺仪陀螺漂移较大,导致从UUV航位推算精度较差。基于此,文中提出一种UUV协同导航下MEMS陀螺仪协同标定方法,通过可观测性分析,提出从UUV协同标定的路径设计原则。在协同标定路径下,在线解算两轴MEMS陀螺仪的陀螺漂移并补偿,以提高从UUV自身航位推算精度。仿真结果证明了在UUV协同导航下MEMS陀螺仪协同标定方法的有效性及协同标定路径设计原则的准确性。(本文来源于《水下无人系统学报》期刊2019年03期）
胡常青,文龙贻彬,张亚婷,杨义勇[7]（2019）在《基于超短基线水声定位的USV/UUV协同导航方法》一文中研究指出针对无人水下航行器(UUV)与无人水面艇(USV)协同作业时水下导航性能受惯导设备(INS)影响较大的问题,提出了一种基于超短基线水声定位(USBL)的USV/UUV协同导航方法。首先,以USV上的高精度INS和GNSS组合后的导航结果作为基准,利用USBL测量得到的USV和UUV相对位置和姿态,再结合UUV的INS误差方程,建立了INS/GNSS/USBL/INS滤波的状态方程和观测方程,实现了多源导航信息的融合,有效提升了UUV水下导航精度。其次,针对USV和UUV航行过程中USBL因存在信号盲区带来的两者无法通信、定位导致协同导航不稳定的问题,采用基于视线法的PID控制方法实时改变USV的航向和航速,保证了USV、UUV航行过程中两者始终处于水声信号有效的通信、定位距离和角度范围内。仿真和海上实验结果表明,UUV在与USV协同导航后的位置误差小于10 m;USV和UUV航行过程中,相对距离和角度保持在设定的USBL有效通信定位距离和角度范围内,距离误差小于15 m,角度变化小于1°,提出的方法可以使USV和UUV协同导航更稳定、连续。(本文来源于《中国惯性技术学报》期刊2019年03期）
席阿行[8]（2019）在《无人机与无人车协同环境下的车辆导航》一文中研究指出针对单独机器人难以完成复杂任务的问题,无人机与无人车协同因其在探测精度、速度、负载、通信等方面存在着较强的互补性,并在军事和民用多领域都具有广阔的应用前景,使得无人机与无人车协同系统受到了很多学者的青睐。在无人机与无人车协同系统中主要涉及的科学问题有感知、决策和执行。本文以无人机与无人车协同中典型的搜救任务为研究对象,主要研究了无人机与无人车协同系统中环境感知与车辆导航,主要研究内容如下:第一,提出了分层的分布式无人机与无人车协同控制系统,利用模块化的思想实现无人机与无人车的任务分配、信息交互等,通过ROS操作系统搭建了基于2.4G Wi-Fi通信网络的无人机与无人车通信系统;第二,利用无人机空中视野优势,将无人机作为“Flying eye”获取目标物与障碍物信息,首先利用图像预处理、图像形态学处理等方法去除干扰信息,然后通过SURF算法和OSTU算法实现图像分割,完成环境建模,并在简单环境与复杂环境进行了仿真,最后经过欧氏坐标变化实现将无人机获取的图像信息转化为无人车所能识别的位置信息;第叁,无人车根据无人机获取的环境信息,利用Matlab在简单和复杂环境中,对比了传统的BRRT路径规划算法、概率路标路径规划算法、人工势场法、A*路径规划算法的优劣性,针对A*路径规划算法不平滑的缺点,提出一种优化的A*路径规划算法,并且在简单和复杂场景中进行了仿真验证,给出无人车参考的预期轨迹,完成车辆导航。第四,选择Donkeycar智能小车和Parrot2.0无人机,验证本文中所涉及方法的正确性,并且在典型搜救场景中进行了仿真验证。实验表明:SURF算法和OSTU算法都能满足目标识别与障碍物边缘检测的精确度、实时性和鲁棒性;并且利用优化的A*算法实现了无人车快速准确的全局路径规划。(本文来源于《贵州大学》期刊2019-06-01）
常家辉,王冉,胡婷婷[9]（2019）在《国外主要卫星导航系统协同管理模式与特点》一文中研究指出当前世界范围内主要国家为在激烈的国际竞争中谋求先发优势,都在不断深入推进军民协同发展。本文对国外主要卫星导航系统开展研究,总结了各国政府推进卫星导航系统军民协同发展的管理举措,并对各系统发展过程中存在的问题进行了阐述,指出了要通过管理统筹、政策保障、激发市场活力等来促进卫星导航系统协同发展。(本文来源于《卫星应用》期刊2019年05期）
杜君南,王融,熊智,刘建业,李传意[10]（2019）在《基于相对距离差模型的集群飞行器协同导航方法研究》一文中研究指出飞行器集群飞行能够扩大工作范围,提高整体效率。飞行器集群飞行中存在着不同用途、不同类型以及性能的飞行器协同飞行情况。但是对于不同类型和性能的飞行器进行集群飞行时,由于不同飞行器的导航性能差距较大,使得各飞行器无法同时准确到达既定阵列位置,因而会影响飞行器的整体集群。本文在分析到达时间差(TDOA)方程求解目标位置坐标原理的基础上,针对分析阵列飞行时的特点以及集群飞行中不同类型飞机定位精度差异,研究了将定位精度较高的飞行器作为基准飞行器,利用飞行器相互之间的距离信息来提高定位误差较大飞行器的定位精度的方法。该方法通过将飞行器机载平台导航系统输出的导航参数转化为地球坐标系(ECEF)坐标系下的坐标,通过构建集群飞行器协同导航模型并采用集群飞行器协同导航算法来计算目标飞行器的位置坐标并对计算结果进行优化。结合协同算法求解的目标飞行器位置解算结果,利用卡尔曼滤波对机载导航信息进行修正。仿真验证表明,该算法可提高性能较低飞机的定位精度,有效修正机载导航信息。(本文来源于《第十届中国卫星导航年会论文集——S02 导航与位置服务》期刊2019-05-22）
协同导航论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为实现对多机协同导航作业的实时远程监控,设计开发多机协同导航作业远程管理平台。该平台主要分为作业管理和调度管理2个模块。作业管理模块利用电子地图实现多机协同导航作业信息远程监测、作业进度实时分析以及作业质量在线评估;调度管理模块包括多信息获取和处理,以及通过电子地图进行精准定位,实现多机协同导航作业任务规划和路径规划。结果表明:该平台可以实时监测多机协同导航作业轨迹和作业信息,并且可以进行远程调度管理,远程通信丢包率≤0.3%,延时≤2 s,可以初步满足多机协同导航作业需求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
协同导航论文参考文献
[1].唐大全,邓伟栋,唐管政,鹿珂珂,陈正.基于迭代无迹卡尔曼滤波的无人机编队协同导航[J].自动化与仪表.2019
[2].曹如月,李世超,季宇寒,徐弘祯,张漫.多机协同导航作业远程管理平台开发[J].中国农业大学学报.2019
[3].刘晓洋,徐胜红.无人机编队分层式协同导航仿真研究[J].计算机仿真.2019
[4].郭荔,庄建军.多源协同精准润泽导航生涯发展——中职学生管理工作的实践与创新[J].天津职业院校联合学报.2019
[5].谢启龙,宋龙,鲁浩,周本川.协同导航技术研究综述[J].航空兵器.2019
[6].王秋滢,尹娟.UUV协同导航下MEMS陀螺仪协同标定[J].水下无人系统学报.2019
[7].胡常青,文龙贻彬,张亚婷,杨义勇.基于超短基线水声定位的USV/UUV协同导航方法[J].中国惯性技术学报.2019
[8].席阿行.无人机与无人车协同环境下的车辆导航[D].贵州大学.2019
[9].常家辉,王冉,胡婷婷.国外主要卫星导航系统协同管理模式与特点[J].卫星应用.2019
[10].杜君南,王融,熊智,刘建业,李传意.基于相对距离差模型的集群飞行器协同导航方法研究[C].第十届中国卫星导航年会论文集——S02导航与位置服务.2019