提高“一面两孔”组合定位精度的新方法

“一面两孔”组合定位是夹具设计中最和的定位方式之一，其定位误差由移动定位误差和转角误差组成。笔者经过多年的理论研究和实践探索，根据误差产生的原因和两咱定位误差在加工中所占比例的大小，总结出涨心式圆柱销与菱形销组合定位，圆柱销与模拟式菱形销组合定位、主式圆柱销与模拟菱形销组合定位三各定位方式，有效地提高了“一面两孔”组合定位的精度、特别是有模拟式菱形销的组合定位，在提高定位精度的同时，还可以降低工件     

异形零件跳动量仪新结构研究

本文介绍一种自行设计制造的跳动量仪，解决某些异形零件在检验中存在的基准孔径大、定位长度短、被测部位与基准孔距离远、定位误差对跳动量影响大等的问题。该跳动量仪结合零件工艺特点，增加两个辅助定位装置，确保了定位的准确性；采用精密圆柱配合，提高了旋转定位精度：以钢球作轴向定位，提高轴向定位精度并保证了量仪旋转自如；在测量过程中量表测量位置随定位柱件同步移动，满足了测量点随定位基准变化的要求，取得了良好效果。     

移动通信技术应用于车辆定位的精度初探

章初步探讨了移动通信技术在车辆定位中的应用，并与GPS定位相对比，对影响定位精度的主要因素进行研究，给出相应的精度计算方法和公式，并提高定位精度，为移动通信定位技术研究提供重要依据。     

一种基于垂直字符边界特征的车牌定位方法

提出了一种基于垂直字符边界点特征的车牌定位方法，该方法能有效定位车牌，定位精度高达９８％，定位时间不超过２ｓ，并能有效地克服光线和天气条件等影响。     

基于卡尔曼滤波的Galileo动态定位

采用一种Galileo动态定位滤波的方法，该方法从Galileo接收机输出的定位结果入手，将各种误差因素的影响等效为一个总误差，对Galileo接收机的机动载体加速度采用当前统计模型，利用线性卡尔曼滤波器进行动态定位数据的处理，并将带次优渐消因子的卡尔曼滤波算法应用到Galilex，动态定位中。本模型简单，实时性好，滤波后定位精度得到提高。     

基于神经网络的虚拟基准站自差分GPS定位的研究

提出了一种适合于铁路和公路固定线路的虚拟基准站自差分GPS定位的方法，讨论了建立动态虚拟基准站的方法及基于神经网络的虚拟基准站的结构，并对这一神经网络进行了训练。实验表明，系统的定位精度得到了提高，也有较强的动态跟踪能力。     

面向智能网联汽车定位的协同地图匹配算法

为实现智能网联环境下低成本、高精度的车辆定位, 研究了基于自适应遗传Rao-Blackwellized粒子滤波的协同地图匹配算法。利用联网车辆的定位信息和道路约束条件消除公共偏差, 提高车辆定位精度。将自适应遗传算法引入到粒子滤波的重采样过程中, 增加粒子的多样性, 解决传统粒子滤波算法中容易出现的“粒子退化”和“粒子耗尽”问题。通过仿真实验与传统粒子滤波以及卡尔曼平滑粒子滤波下的定位结果进行了对比, 同时分析了不同联网车辆数目对定位精度的影响。通过实际测试验证了算法在实际应用中的定位效果。实测结果表明: 以典型十字路口为例, 在联网车辆数目为4的情况下, 协同地图匹配算法的定位误差范围为1.67 m, 分别为原始GNSS定位以及单车地图匹配定位结果的41.03%和56.80%。同时, 该算法的统计定位精度(CEP)达到1.06 m, 比GNSS原始定位精度提高了2.52 m, 具有较好的定位效果。      

高精度车辆动态导航技术现状和展望

车辆定位与导航系统是ITS中的重要组成部分。汽车导航系统主要是信息技术、数据通信技术和自动控制技术等通用电子技术向汽车电子领域的移植。如何在现有的基本硬件配置下进一步提高车辆定位精度，实现精确实时的导航服务是需要迫切解决的问题。从实现车辆动态导航的各关键环节出发，介绍了提高精度和实时性的最新有效方法，为更好地实现车辆定位与导航系统在ITS中的作用提供了新的思路。     

基于无迹卡尔曼滤波的定位融合与校验算法研究

针对传感器定位精度受环境影响较大及其对自动驾驶车辆行驶安全影响较大的问题,提出一种定位融合及校验算法.通过建立短时短距航迹推算模型进行定位预测,使用无迹卡尔曼滤波实现预测定位结果与实际定位结果的非线性融合,从而提高定位精度.通过定位校验算法,判断实际定位数据是否发生偏移,并研究主动避险控制算法使车辆能够保持定位失效前的...     

基于模糊逻辑的导航定位数据校正算法

为了提高GPS/DR组合定位系统的定位精度,通常采用地图匹配算法来修正定位误差.文中采用了一种基于模糊逻辑的导航定位数据校正算法,对经联合卡尔曼滤波输出的GPS/DR的定位数据进行校正.通过Matlab仿真实验,结果表明,该算法能有效地减小误差,提高组合定位系统的定位精度,改善其对航线跟踪的质量.     

基于GRI的多车协同定位研究EI北大核心CSCD

为提高自动驾驶技术中的车辆定位精度,提出了一种基于GRI的多车协同定位方法。采用该方法时,一辆车依据GPS定位信息对本车位置进行估计,再通过车车通信接收周围车辆发来的根据其GPS测定的位置及其与该车相对位置而估计的该车位置。将这些位置信息进行融合,通过一定的修正,估算出该辆车更为精确的位置。最后应用MATLAB对所提出方法进行仿真,以模拟多车直行跟随和换道行驶场景。结果表明,该方法合理、可行,能有效提高车辆的定位精度,具有广阔的工程应用前景。     

基于GRI的多车协同定位研究

为提高自动驾驶技术中的车辆定位精度,提出了一种基于GRI的多车协同定位方法。采用该方法时,一辆车依据GPS定位信息对本车位置进行估计,再通过车车通信接收周围车辆发来的根据其GPS测定的位置及其与该车相对位置而估计的该车位置。将这些位置信息进行融合,通过一定的修正,估算出该辆车更为精确的位置。最后应用MATLAB对所提出方法进行仿真,以模拟多车直行跟随和换道行驶场景。结果表明,该方法合理、可行,能有效提高车辆的定位精度,具有广阔的工程应用前景。     

基于RNN的智能网联汽车高精度定位方法

针对智能网联汽车行驶过程中GPS信号丢失引起定位失效的问题,提出基于RNN的高精度定位方法。采用数据驱动建模方法建立汽车行驶过程中基于RNN的定位模型,利用GPS、INS 和RTK等技术,设计了高精度定位数据采集系统。对基于BP 和RNN的定位模型性能进行比较,同时分析了基于RNN的定位模型在不同GPS信号失效时长下模型的定位精度。试验表明,基于RNN的高精度定位模型性能更佳,当GPS 信号失效时长30 s 时,其98% 定位精度误差小于40 cm。     

车辆导航系统中基于三维电子地图的单GPS车道级定位方法研究

在对三维电子地图建模的基础上,提出了一种基于单GPS的虚拟差分、高程辅助定位和碰撞检测误差消除相结合的车道级车辆定位方法.该方法将车辆定位分为两次地图匹配过程,即首次通过虚拟差分技术和高程辅助定位技术对GPS定位参数进行修正,提高定位精度,然后在三维电子地图中结合碰撞检测技术实现车道级匹配.通过实地DGPS跑车对比实验,证明该方法完全能够满足车道级路径引导的要求.     

基于V2X通信网络的车辆协同定位增强方法

鉴于车辆位置精度对车联网应用的重要性和传统的卫星定位系统在城市"高楼峡谷"或隧道等弱卫星信号覆盖区域失效或定位精度不足等问题,本文中研究了基于V2X通信网络的车辆定位方法,研发了专用短程通信和多模式通信网络定位终端,完成了终端的性能测试和应用部署,设计了基于多模型滤波算法的车辆协作定位增强方法。结果显示,与传统GPS定位相比,本文方法能提升定位精度近40%。     

基于序列Kriging-GA的薄板件定位点优化方法

为降低车身薄板焊接装夹时的重力以及夹具定位点偏差对柔性薄板件定位精度的影响,提高薄板定位方案的稳健性,基于有限元分析方法对薄板件第一基准面的定位点布置进行了优化。为了建立能反映薄板定位精度对定位点偏差敏感度的定位方案评价指标,引入影响系数法,建立了定位点偏差对薄板件定位精度的影响系数矩阵。基于影响系数平方矩阵的迹,并考虑重力对薄板定位精度的影响建立了多目标优化模型。采用Kriging代理模型构造出优化模型的目标函数,为了解决代理模型预测精度较差的问题,提出了基于序列Kriging-GA的薄板件定位点优化方法,将最优点选点准则和期望改善准则融合使用,反复在兴趣域增加样本点,更新代理模型,提高了代理模型的预测精度并保证了算法的全局搜索能力。结果表明：序列Kriging模型在兴趣域的预测误差可低至1%,具有很高的预测精度;与采用遗传算法相比,所提出的方法能减少75%仿真次数,显著提高设计效率;在不同定位点偏差组合下,零件各关键点位移量的均值与方差都显著减小,定位精度对定位点偏差的敏感度降低,优化后的定位方案具有较高的稳健性。     

基于测距功能的车辆无线定位算法及精度分析

车辆定位技术有多种,无线定位是车辆定位技术中的一个重要分支。基于RSSI(接收信号强度指示)可以实现ZigBee的测距功能。由于RSSI存在测量误差,从而产生测距误差,经过误差传递进一步影响到定位精度。本文提出了基于两参考点的组合定位算法,并对不同参考点组合方式下的定位精度进行分析。仿真结果表明通过灵活配置参考点的数量,改变定位算法,组合方式可以明显改善平面区域内各点的定位精度。     

面向竖井掘进机的超宽带分层平面定位系统设计与应用

为解决竖井掘进机施工过程中面临的各类风险点和复杂的人员管理现状，提升竖井掘进机现代化作业水平，设计一种基于超宽带UWB（Ultra wideband）技术的分层平面定位系统。针对竖井掘进机结构特征和施工环境，采用层加法构建定位空间，首先，根据层判断基站确定定位目标所在层级；然后，结合层定位基站利用迭代法计算目标准确位置，并对定位误差进行分析。该分层平面定位系统应用于宁海排风竖井项目，研究表明层级判断准确率达100%，定位精度误差小于0.2 m，满足竖井掘进机施工作业的定位精度要求，有利于促进施工安全的进步。     

分布式多车协同视觉SLAM系统EI北大核心CSCD

可靠的定位与导航是实现自动驾驶的先决条件。单车视觉同时定位与建图(SLAM)技术能够在GNSS拒止的情况下实现车辆的定位,但累积误差会随运行时间逐渐增加,难以持续准确完成定位任务。通过多车协同视觉SLAM可以提升定位效果。本文提出了一种鲁棒、轻量化的分布式多车协同视觉SLAM系统,该系统以ORBSLAM2作为视觉里程计,利用NetVLAD全局图像描述子实现多车间共视区域识别和数据关联;提出了一种基于数据相似性和结构一致性的方法,实现多车间闭环离群值剔除;提出了一种分布式位姿图优化方法,提高多车协同定位精度。经过自主搭建平台所采集的真实数据以及KITTI数据集测试,该系统相较于已有的主流视觉SLAM算法以及协同SLAM算法均具有更高的定位精度。     

斜拉桥高塔柱索导管精密定位测量方法研究

主塔索导管定位精度要求很高,允许偏差只有5mm。为满足高空高精密测量定位,自行设计了索道管定位骨架,采用先定位骨架再微调索导管的方式,既节省了施工时间又保证了索管的定位精度。