一种基于惯性/里程计/RFID的高精度组合导航方法

    公开(公告)号:CN107402005A

    公开(公告)日:2017-11-28

    申请号:CN201610339762.3

    申请日:2016-05-20

    CPC classification number: G01C21/165

    Abstract: 本发明属于组合导航技术领域,具体涉及一种基于惯性/里程计/RFID的高精度组合导航方法。本发明的方法包括以下步骤:步骤1、使用码里程计测量获得载体车辆的北向速度Vn_D、天向速度Vu_D和东向速度Ve_D;步骤2、使用RFID定位系统获得载体车辆的纬度LR和经度λR;步骤3、使用卡尔曼滤波算法计算系统误差,实现组合导航;步骤4、根据卡尔曼滤波输出的各误差量,对里程计、FRID定位系统和惯导系统的相应数据进行修正。本发明解决了纯惯性导航系统的导航误差随时间而积累,因而不能完全满足实际应用需要的问题,提出的方法在里程计、RFID的辅助下完成高精度速度、位置测量,并实现对组合导航系统误差的估计,消除了误差的积累,满足了实际应用的需要。

    用于降低半球谐振陀螺控制电路1/f噪声的滤波电路及方法

    公开(公告)号:CN120074444A

    公开(公告)日:2025-05-30

    申请号:CN202411960052.3

    申请日:2024-12-30

    Abstract: 本发明提供了一种用于降低半球谐振陀螺控制电路1/f噪声的滤波电路及方法,反相单极点高通滤波器包括CMOS斩波稳定放大器A1、电阻R1‑R3和电容C1,半球谐振陀螺的模拟信号分别经电阻R1和R2后分别连接至放大器A1的同相输入端和反相输入端,电容C1与放大器A1的同相输入端连接;电阻R3分别连接至放大器A1的反相输入端和输出端;电压抵消电路包括电阻R4和R5、电容C2和CMOS斩波稳定放大器A2,放大器A1的输出端经电阻R5和电容C2后连接至放大器A2的同相输入端,电阻R4的两端分别连接至放大器A1的反相输入端和放大器A2的同相输入端,放大器A2的反相输入端和输出端连接至信号输出端。本发明的滤波电路可有效避免1/f噪声对低频下陀螺角速率的影响,提升角速率检测精度。

    一体化封装半球谐振陀螺惯导结构及装配方法

    公开(公告)号:CN119469134A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411437298.2

    申请日:2024-10-15

    Abstract: 本发明提供了一种一体化封装半球谐振陀螺惯导结构及装配方法,该一体化封装半球谐振陀螺惯导结构包括:结构台体、三个半球谐振陀螺、薄膜吸气剂和三个加速度计,结构台体具有三个陀螺安装腔和三个加速度计安装腔,三个陀螺安装腔相互正交分布,任一陀螺安装腔内密封安装一个半球谐振陀螺,三个半球谐振陀螺的敏感方向相互垂直;三个陀螺安装腔的内壁均镀敷薄膜吸气剂;三个加速度计安装腔相互正交分布,任一加速度计安装腔内密封安装一个加速度计,三个加速度计的敏感方向相互垂直。应用本发明的技术方案,能够有效避免多次陀螺和加速度计安装之间存在的模型误差,且具有成本低、小型化、轻质化等特点。

    一种半球谐振陀螺平板电极金属膜层镀制装置和方法

    公开(公告)号:CN117646164A

    公开(公告)日:2024-03-05

    申请号:CN202311523531.4

    申请日:2023-11-15

    Abstract: 本发明公开了一种半球谐振陀螺平板电极金属膜层镀制装置和方法,包括公转平台(2)、自转平台、平板电极夹具(7)、侧壁掩膜遮挡板(3),所述自转平台安装在公转平台(2)上,公转平台(2)能带动自转平台绕轴线(1)作圆周转动,所述平板电极夹具(7)紧固在自转平台上,用于夹持固定平板电极(5),所述侧壁掩膜遮挡板(3)位于平板电极夹具(7)侧面,通过定位螺丝与平板电极夹具(7)紧固。所述平板电极夹具(7)、侧壁掩膜遮挡板(3)上部具有n片圆弧形挡片,用于夹持平板电极侧壁,n片挡片沿周向平均分布,分别对应平板电极表面的n个扇区,其中心轴线与自转平台的中心轴线重合。本发明实现了半球谐振陀螺所需的平板电极双面及侧壁金属膜层的镀制,获得高质量的双面平板电极。

    一种大机动情况下景象匹配的方法

    公开(公告)号:CN107966147A

    公开(公告)日:2018-04-27

    申请号:CN201610915460.6

    申请日:2016-10-20

    CPC classification number: G01C21/20

    Abstract: 本发明属于视觉导航技术领域,具体公开了一种大机动情况下景象匹配的方法。基于景象匹配的基本原理,分析载体在进行大机动情况下对景象匹配定位误差的影响,并进行误差建模;利用相关信息进行图像畸变校正,以及定位误差的初步校正;再将惯导系统输出的位置信息、景象匹配输出的位置信息之差作为卡尔曼滤波器的输入量,卡尔曼滤波器对景象匹配的各项误差进行估计,输出景象匹配各项误差的估计量。在景象匹配的运算过程中利用估计出的各项误差进行修正,实现高精度的景象匹配定位。

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