一、加速度计校准的最新发展（论文文献综述）
李永,赵正平[1]（2021）在《MEMS陀螺仪的研究现状与进展（续）》文中研究说明3 MEMS陀螺仪的工艺基于MEMS陀螺仪和其他陀螺解决方案（例如光纤陀螺、环形激光陀螺、半球谐振陀螺和石英陀螺仪）相比具有了许多关键的优势:低成本、非常小的形成因子、轻量级、在严酷环境下的可靠性和低功耗。MEMS陀螺仪工艺是基于经历几十年的发展已经成熟的半导体批量生产设备。近两年为适应高性能MEMS陀螺仪发展的需要,MEMS陀螺仪工艺在体Si、表面工艺、3D结构工艺、封装和修调等方面具有创新:频差低至0.25 Hz的Φ200 mm
唐兴浩[2]（2021）在《基于多传感器姿态检测系统的精度研究》文中提出
谢金池[3]（2021）在《足底姿态检测的IMU动态零位补偿研究》文中研究表明
王照远[4]（2021）在《基于室内地磁场与MEMS惯性传感器融合定位方法研究》文中研究说明
钟鹏[5]（2021）在《水空两栖多旋翼无人机研究和设计》文中研究说明为了提高多旋翼无人机和无人船的适用范围和作业能力,保障水上任务执行的可靠性,设计了一种新型水空两栖多旋翼无人机。通过多旋翼无人机和无人船的功能结构相结合,将多旋翼垂直起降、空中飞行的功能融入到无人船上,突破空中飞行或水上航行的单一模式。本文的工作主要包括以下几个方面:（1）使用SOLIDWORKS设计出水空两栖多旋翼无人机的外形结构。所设计的两栖无人机机身结构呈船型样式,空中飞行时由旋翼提供动力,水面航行时由水下推进器提供动力。（2）完成两栖无人机控制系统各模块的硬件电路设计以及外部动力系统选型,控制系统采用STM32F4为主控芯片。在硬件电路基础上,设计编写姿态参考系统和运动控制系统的软件程序,实现两栖无人机两种运动模式控制及其模式切换的功能。（3）设计了基于多传感器姿态信息融合算法的姿态参考系统,系统采用卡尔曼滤波算法对传感器数据进行滤波处理,采用互补滤波对多传感器数据进行数据融合。所设计姿态参考系统能够适应空中和水上两种不同模式,为控制器提供精确的姿态数据反馈。（4）根据运动控制原理设计了两栖无人机运动控制系统。在经典PID和模糊PID对比分析的基础上,选用模糊PID算法,构建串级模糊自适应PID控制系统。根据水空两栖要求,分别设计了两种模式的控制律。
徐碘[6]（2021）在《融合IMU的双目视觉SLAM算法研究》文中进行了进一步梳理未知环境下,移动机器人能实现自主导航是实现机器人智能化的决定性的技术之一,然而同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是移动机器人能进行自主导航的核心技术。纯粹的视觉SLAM在相机快速运动中,可能出现运动模糊、两帧图像间的重叠区域太少,而导致特征匹配失败、系统中断,定位精度较低。而IMU（Inertial Measurement Unit,IMU）针对短时间内的快速运动,它能提供一些较好的估计,同时相机能有效解决IMU的静态漂移问题。IMU与相机两者互补。单目的SLAM有初始化的尺度问题,还有追踪的尺度漂移等缺陷。本文就重点研究融合IMU的双目视觉SLAM的算法。研究工作从以下几个方面展开:（1）引入双目相机的标定原理、IMU的标定原理、双目相机-IMU的联合标定原理,并相应进行了标定实验,得到双目相机的内参数和外参数、IMU的参数、相机和IMU的外参数。（2）研究基于特征点的双目视觉同步定位与建图算法。重点介绍了经典的双目ORB-SLAM2,包括FAST特征点、BRIEF描述子,以及ORB特征提取和匹配的算法、局部BA优化、闭环检测和全局BA优化。ORBSLAM2算法在EUROC数据集和室内数据集上均成功进行了实验。（3）研究融合IMU的双目同时定位与建图算法。前端部分舍弃了运动模型,代之用IMU数据来计算前后两帧的运动。后端、回环过程,采用了VINS的后端、回环。包括引入了IMU的建模与预积分原理,后端使用滑动窗口法来固定计算量,并将舍弃的特征当作先验信息加入下一步的优化当中,并将IMU预积分与特征点一起优化,使用DBOW进行闭环检测。（4）在EUROC数据集下对本文融合的算法进行验证。实验对比了本文融合的算法的定位结果与开源算法、真实的ground truth之间的轨迹,还有和开源算法的误差对比,实验结果表明本文融合的算法跟踪效果很好,能获得连续完整的运动轨迹,具有较小的误差,具有较高的精度。
郭泽华[7]（2021）在《重力梯度测量卫星0-1级数据预处理研究》文中研究表明现代大地测量学领域关键研究任务之一便是测定高精度高分辨率的地球重力场模型。随着卫星重力探测技术的发展,低轨卫星重力观测技术因其能获得高精度高分辨率的地球重力场模型而成为大地测量学中的研究重点。2009年3月发射的GOCE卫星为采用卫卫跟踪技术和卫星重力梯度测量技术的低轨重力卫星,其搭载的关键荷载为解算高精度高分辨率重力场模型提供了大量高精度引力梯度观测值。因而对关键荷载观测数据的精细化处理成为恢复高精度静态地球重力场模型的重要环节。本文以欧洲空间局发布的GOCE卫星Level＿1b数据资料为参考,对我国重力梯度测量卫星Level 0-Level 1b（L0-L1b）数据处理展开系统深入的分析研究。完成了关键荷载重力梯度仪、星象仪数据精细化预处理研究,初步构建了重力梯度卫星L0-L1b数据处理流程的技术方案和算法模块。在我国十四五期间实施发展重力梯度卫星的背景下,本研究工作具有直接的科学意义与应用价值,能为我国自主重力卫星任务预研和推进实施工作提供重要的数据处理技术支撑。本文的主要研究工作及成果如下（1）详细介绍了GOCE卫星的任务概况、技术特点、内部结构及梯度卫星数据产品的分类情况;归纳总结了国内外重力梯度卫星Level 0-Level 1b数据处理的相关研究进展;对GOCE卫星坐标参考系进行了详细阐述,给出了不同坐标系通间的转换关系;基于卫星重力梯度测量的基础理论,结合GOCE实测数据情况详细推导了重力梯度测量观测方程。（2）系统研究了梯度仪数据处理流程（控制电压-加速度数据）,包括控制电压的预处理、增益因子的解算及转化方程应用,且给出了加速度计数据的校准模型。结果表明整体差分/共模加速度数据精度良好,与ESA官方发布的差分数据相比误差小,接近于卫星设计的测量精度指标,整个电压-加速度计算转换流程具有可行性。（3）由于单个星象仪计算得到的角速度含有较大噪声,且在其进行坐标系转换时会传递到其他角速度分量,分析星象仪各轴噪声构建了权重矩阵,基于姿态四元数最小二乘法进行组合解算得最佳四元数。计算结果显示,星象仪组合后计算得到的角速率,较之单星象仪角速率的噪声明显减弱,且有效地抑制了角速率误差在坐标转换中的传递影响。（4）针对梯度仪、星象仪的角速度分别在高频、低频存在精度较低的情况做了深入研究,基于Stummer提出的维纳滤波方法恢复重建角速率,通过梯度计和星敏仪的角速度在高低频不同精度分配权重进而将角速度组合在一起,进而得到精度最高的角速率。文中通过分析重力梯度的迹进行了精度验证,与标称方法相比,在卫星测量带宽下恢复后的角速率计算得到的重力梯度已经显示出较为显着的改善。（5）深入研究了重力梯度测量的理论与方法,详细推导了差分加速度计算重力梯度的简化方程,并从中分离出角速度并计算出高精度的梯度值。计算结果表明通过该重力梯度方程所计算的梯度值与ESA发布的1b数据相比,具有计算简单、快速的特点,总体梯度精度较高,适用于重力梯度值的快速解算。
苟欢[8]（2021）在《垂直导向钻井工具姿态测量容错技术研究》文中进行了进一步梳理随着油气开采技术的进步,井下电子设备的应用日渐广泛。但在钻井过程中,由于近钻头处强振动和井下高温环境的影响,这些电子设备容易出现故障。如何提高井下电子设备的可靠性是钻井工程解决的关键问题,对此,本文采用冗余测量传感器结构,提出了钻井工具姿态容错测量方法,并通过模拟实验对方法的有效性进行了验证。主要工作内容和阶段性研究成果如下:1、分析了钻具姿态的三轴重力加速度传感器、磁通门传感器测量原理,讨论了钻井工具近垂直状态下的姿态参数“测不准”和“不可测”问题,针对钻井工具旋转和钻具振动所导致的测量误差,分别采用转速补偿方法和滤波方法对测量信号予以处理,以提高系统的测量精度。2、提出了由三轴重力加速度传感器、三轴磁通门传感器及速率陀螺仪等7个传感器所组成的钻井工具姿态测量冗余系统方案,分析了传感器信号与被测量参数之间的关系;提出了基于磁通门测量信号的重力加速度向量反演估计算法,并推导了基于反演估计的钻井工具姿态参数解算公式;针对测量系统中易出现的四种故障类型,分别提出了故障判定准则、建立了故障情况时的容错测量方法。3、完成了信号处理电路、系统供电、主控芯片外围接口电路等硬件设计,设计了相应的软件程序,制成了具有多传感器冗余结构的钻井工具姿态容错测量系统原理样机。通过设置特定的故障条件,对原理样机进行了测试实验。实验结果表明,在磁通门故障、单支加速度计故障、三支加速度计故障等四种传感器故障情况下,容错测量系统仍可以完成钻井工具的姿态解算,验证了容错测量方案的正确性。本文研究成果可为判定测量传感器故障、构建冗余测量系统、建立容错测量方法,以提高钻井工具姿态测量系统的可靠性,提供理论参考。
鲍雨[9]（2021）在《基于单信标和惯性视觉的水下自主航行器组合定位研究》文中指出近年来,水下自主航行器（AUV）被广泛应用于各种复杂的水下任务,包括海底地形绘制、海洋矿产资源调查以及海洋环境监测等等。AUV的准确定位对于确保其自身安全以及采集数据的准确性至关重要。由于全球定位系统信号在深海中无法使用,所以AUV导航定位成为了一个相对于地面机器人定位来说,更具有挑战性的问题。相对于传统水声定位系统来说,基于单信标测距的声学定位只需要布放一个信标,为AUV定位系统节省了显着的时间和成本,是目前AUV定位的一个研究热点。本文将针对基于单信标测距的AUV组合定位存在的问题进行深入研究,并提出解决方案:提出了一种基于扩展卡尔曼滤波和非线性优化融合的单信标辅助惯性定位算法。针对目前常用的两种单信标-惯性组合定位算法存在的问题:经典的扩展卡尔曼滤波（EKF）法仅用一次距离量测信息,虚拟长基线（VLBL）法忽略惯性导航引入的量测误差,提出本方案。本方案既结合了 EKF法简单实时性好的优点,又同时利用非线性优化处理多个距离量测,并且通过引入预积分惯性量测单元（IMU）量测模型,考虑了由IMU测量声学距离量测间的相对运动所引入的不确定性。非线性优化提供了单信标的最优相对位置,用于EKF全局状态更新。仿真结果表明,本方案的定位精度相比传统的两种定位方案有一定提升,同时满足可靠性和实时性的要求。提出了一种基于单信标测距和视觉测距融合的定位算法。在VLBL法中,测量相对运动的传感器主要是昂贵的多普勒测速仪（DVL）或者IMU,在例如靠近海床的一些场景下,相机也可以作为一种运动传感器。本方案利用了声学和视觉信息更新频率不同的特性,将视觉测距（VO）作为相邻声学距离数据之间的桥梁,将VO的参考点自动移至每个新的声学位置,VO利用全局优化求解出最优的相对位移,用于VLBL的求解。通过真实水下图像数据以及仿真的声学距离量测数据进行的仿真实验,验证了提出的声光结合定位算法的可行性。
郭楠[10]（2021）在《基于GNSS/IMU的行人组合导航定位技术研究》文中研究表明随着人们对室内外导航定位服务需求的日益增长,基于GNSS与MEMS IMU的组合导航定位技术因其优势互补、自主性强等特点已成为室内外无缝定位领域一个研究热点。然而市场用于行人定位的MEMS IMU大多因成本问题限制了其推广和发展。本文针对低成本惯导特性展开了研究,通过分析行人运动特征,提出适用于行人SINS捷联惯导算法的零速修正和航向修正模型,有效抑制了IMU误差的快速发散。考虑到应用场景及人们对室内外无缝定位精度的需求,建立基于GNSS单点定位融合IMU的松组合模型,提升了行人室外定位精度,同时保证行人在室内依然能够获取绝对位置信息。本文主要工作如下:（1）针对行人不同运动状态的步态特征提取,划分出支撑相和摆动相两种时相,为零速检测提供必要的前提条件。由于传统单阈值零速检测算法易产生误判和漏判的现象,提出通过概率来计算角速度和加速度的极大似然估计值,再根据广义似然函数判断出行人支撑相的广义似然比检测法,选择合适的滑动窗口对不同运动状态下的零速检测进行了统计,结果对比发现GLRT检测总误差率保持在了3%以内。（2）针对低成本IMU位置、航向误差发散快的问题,提出使用零速修正（ZUPT）和零积分航向角速率修正（ZIHR）的方法。采用间接卡尔曼滤波的方式,将MIMU输出的速度信息作为观测量,对系统误差进行估计,利用系统状态估计值对输出的导航信息进行修正。借助ZUPT思想将前后两个采样点上的航向角差值作为量测量对航向误差角施加抑制。通过实验对比分析得出,短距离内基于ZUPT和ZIHR的行人SINS算法定位精度可达到分米级,完全满足行人室内定位服务的需求。（3）针对行人室内外无缝定位场景,综合考虑硬件系统成本及人们对定位精度的要求,通过对惯导误差方程的分析建立了15维状态变量的状态方程,并利用GNSS伪距单点定位结果与INS输出的位置和速度误差作为观测量设计出松组合的融合算法,定位精度较单点定位提升约30%。另外GNSS短时测速精度高,利用多普勒原始观测值计算出速度并推算出相对准确的航向,赋予惯导初始绝对位置和航向,保证行人室内环境下依然能够获取绝对位置信息。
二、加速度计校准的最新发展（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、加速度计校准的最新发展（论文提纲范文）
（1）MEMS陀螺仪的研究现状与进展（续）（论文提纲范文）
| 3 MEMS陀螺仪的工艺 |
| 4 MEMS陀螺仪的集成应用 |
| 5 结语 |
（5）水空两栖多旋翼无人机研究和设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多旋翼无人机的研究现状 |
| 1.2.2 无人船的研究现状 |
| 1.2.3 两栖无人机的研究现状 |
| 1.3 研究内容和结构 |
| 1.3.1 研究目的和内容 |
| 1.3.2 关键技术分析 |
| 1.3.3 论文结构安排 |
| 第二章 两栖无人机总体方案 |
| 2.1 两栖无人机的总体功能与指标要求 |
| 2.1.1 功能需求 |
| 2.1.2 设计指标 |
| 2.2 两栖无人机的总体设计方案 |
| 2.2.1 总体设计思路 |
| 2.2.2 总体方案设计 |
| 2.3 外形结构设计 |
| 2.3.1 机身整体设计 |
| 2.3.2 机臂折叠设计 |
| 2.3.3 船型浮筒设计 |
| 2.3.4 悬挂装置设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 两栖无人机硬件设计 |
| 3.1 硬件总体设计 |
| 3.2 主控模块 |
| 3.2.1 主控芯片 |
| 3.2.2 最小系统电路设计 |
| 3.3 供电模块 |
| 3.4 姿态测量模块 |
| 3.5 高度测量模块 |
| 3.6 GPS定位模块 |
| 3.7 无线通信模块 |
| 3.8 动力系统器件选型 |
| 3.8.1 螺旋桨选型 |
| 3.8.2 电机选型 |
| 3.8.3 电机驱动选型 |
| 3.8.4 推进器选型 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 姿态参考系统设计 |
| 4.1 传感器数据校正 |
| 4.1.1 陀螺仪 |
| 4.1.2 加速度计 |
| 4.1.3 磁力计 |
| 4.2 数据滤波算法 |
| 4.2.1 卡尔曼滤波算法 |
| 4.2.2 仿真实验 |
| 4.3 姿态解算算法 |
| 4.3.1 互补滤波算法 |
| 4.3.2 仿真实验 |
| 4.4 姿态参考系统设计 |
| 4.4.1 多传感器姿态信息融合算法 |
| 4.4.2 姿态信息融合程序设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 运动控制系统设计 |
| 5.1 运动控制原理 |
| 5.1.1 空中飞行控制原理 |
| 5.1.2 水上航行控制原理 |
| 5.2 运动控制算法研究 |
| 5.2.1 PID算法 |
| 5.2.2 模糊PID算法 |
| 5.2.3 对比仿真实验 |
| 5.3 运动控制系统设计 |
| 5.3.1 空中飞行控制设计 |
| 5.3.2 水面航行控制设计 |
| 5.4 控制系统程序设计 |
| 5.4.1 主控流程 |
| 5.4.2 空中飞行控制程序 |
| 5.4.3 水面航行控制程序 |
| 5.4.4 模式切换程序 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 实物测试 |
| 6.1 硬件电路检测 |
| 6.2 姿态解算测试 |
| 6.3 运动控制测试 |
| 6.3.1 空中功能测试 |
| 6.3.2 水上功能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）融合IMU的双目视觉SLAM算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 视觉SLAM的研究现状 |
| 1.2.2 IMU与视觉融合的研究现状 |
| 1.3 本文主要工作内容及结构安排 |
| 第2章 双目-IMU惯性测量单元的联合标定 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 双目相机的成像 |
| 2.2.1 常用的视觉坐标系 |
| 2.2.2 线性相机成像模型 |
| 2.2.3 相机畸变矫正 |
| 2.2.4 双目测距原理 |
| 2.3 双目相机的标定与立体校正 |
| 2.3.1 双目相机和ROS系统的介绍 |
| 2.3.2 双目相机标定 |
| 2.3.3 立体矫正 |
| 2.4 IMU惯性测量单元参数标定 |
| 2.4.1 IMU惯性测量单元参数标定原理 |
| 2.4.2 IMU惯性测量单元参数标定实验 |
| 2.5 双目-惯导系统的外参标定 |
| 2.5.1 双目-惯导系统的外参标定原理 |
| 2.5.2 双目-惯导系统的外参标定实验 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于双目的同时定位与建图算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于ORB特征点的双目视觉里程计算法研究 |
| 3.2.1 双目图像ORB特征点的提取和匹配 |
| 3.2.2 基于双目的视觉里程计实验 |
| 3.3 后端优化与闭环检测 |
| 3.3.1 局部BA优化 |
| 3.3.2 闭环检测和全局BA优化 |
| 3.4 基于双目的同时定位与建图实验 |
| 3.4.1 基于EUROC开源数据集的实验 |
| 3.4.2 基于室内环境的实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 融合IMU惯性测量单元的双目同时定位与建图算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 IMU惯性测量单元建模与预积分原理 |
| 4.2.1 IMU测量建模 |
| 4.2.2 IMU预积分模型 |
| 4.3 融合IMU的双目视觉里程计算法研究 |
| 4.3.1 前端窗口优化 |
| 4.3.2 初始化系统 |
| 4.4 双目与IMU融合定位的后端优化与回环检测 |
| 4.4.1 后端滑窗非线性优化 |
| 4.4.2 回环检测 |
| 4.5 双目与IMU融合的定位实验 |
| 4.5.1 基于EUROC开源数据集的实验 |
| 4.5.2 基于室内环境的实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 实验平台搭建与实验对比 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验平台介绍 |
| 5.3 基于EUROC数据集的双目定位与双目、IMU融合定位的实验对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结及创新点 |
| 6.2 未来研究与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文情况 |
（7）重力梯度测量卫星0-1级数据预处理研究（论文提纲范文）
| 作者简介 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究思路及主要内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 主要内容 |
| 第二章 卫星重力梯度测量理论基础 |
| 2.1 GOCE重力梯度卫星概述 |
| 2.2 GOCE坐标参考系统 |
| 2.2.1 惯性坐标系(IRF) |
| 2.2.2 地固坐标系(EFRF) |
| 2.2.3 局部指北坐标系(LNRF) |
| 2.2.4 重力梯度仪坐标系(GRF) |
| 2.2.5 星象仪坐标系(SSRF) |
| 2.3 卫星重力梯度测量基本原理 |
| 2.3.1 重力梯度测量原理(差分加速度) |
| 2.3.2 卫星引力梯度方程 |
| 2.4 重力梯度卫星数据级别分类 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 重力梯度仪数据处理 |
| 3.1 电压-加速度数据转换 |
| 3.1.1 电压数据预处理 |
| 3.1.2 电压-加速度数据转换 |
| 3.2 加速度差分/共模的校准 |
| 3.3 粗差检测和剔除 |
| 3.4 计算结果分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 星象仪四元数校准与联合 |
| 4.1 星象仪结构分析 |
| 4.2 星象仪姿态数据联合方法 |
| 4.3 联合计算结果分析 |
| 4.3.1 数据来源 |
| 4.3.2 星象仪坐标系(SSRF)下单个星象仪STR1计算分析 |
| 4.3.3 梯度仪坐标系(GRF)下STR1计算分析 |
| 4.3.4 梯度仪坐标系(GRF)下STR1与STR2联合后计算分析 |
| 4.3.5 星象仪联合后对重力梯度影响 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 基于维纳滤波的角速率恢复 |
| 5.1 星象仪及梯度仪角速率计算 |
| 5.2 角速率恢复维纳滤波器计算 |
| 5.2.1 STR与EGG的噪音PSD分析 |
| 5.2.2 滤波器系数计算 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 重力梯度观测方程解算 |
| 6.1 重力梯度观测方程 |
| 6.2 重力梯度解算结果分析 |
| 6.2.1 重力梯度迹 |
| 6.2.2 重力梯度非对角线分量 |
| 6.3 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）垂直导向钻井工具姿态测量容错技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 井下测控仪器可靠性技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 井下测控仪器可靠性技术国外研究现状 |
| 1.2.2 井下测控仪器可靠性技术国内研究现状 |
| 1.3 容错控制技术研究现状 |
| 1.4 本文的主要内容 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 导向钻井工具姿态测量原理分析 |
| 2.1 钻井工具姿态测量原理 |
| 2.1.1 钻井工具姿态惯性测量原理 |
| 2.1.2 钻井工具姿态地磁测量原理 |
| 2.1.3 传感器信号冗余关系分析 |
| 2.2 钻井工具近垂直状态的姿态测量问题 |
| 2.3 钻井工具的动态测量问题 |
| 2.3.1 钻具旋转对姿态测量的影响 |
| 2.3.2 近钻头振动对姿态测量的影响 |
| 2.3.3 转速补偿方法 |
| 2.4 磁通门传感器校准 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 导向钻井工具姿态测量容错方法 |
| 3.1 基于冗余结构的多传感器容错测量系统 |
| 3.2 井下电子仪器的故障类型及其主要致因 |
| 3.3 传感器故障判定的一般方法 |
| 3.4 加速度计故障判定准则 |
| 3.5 加速度计故障时的容错方法 |
| 3.6 三支加速度计故障时的钻具姿态反演估计算法 |
| 3.7 磁通门传感器故障判定准则 |
| 3.8 磁通门传感器故障时的容错方法 |
| 3.9 单支加速度计与磁通门传感器同时故障时的容错方法 |
| 3.10 本章小结 |
| 第四章 钻井工具姿态容错测量系统设计 |
| 4.1 系统结构设计 |
| 4.1.1 主控芯片接口电路设计 |
| 4.1.2 传感器选取及其技术指标 |
| 4.1.3 片外A/D转换器件选取及其接口电路设计 |
| 4.1.4 系统供电电路设计 |
| 4.2 系统软件设计 |
| 4.2.1 系统软件结构设计 |
| 4.2.2 系统主程序设计 |
| 4.2.3 故障判断程序设计 |
| 4.2.4 容错处理程序设计 |
| 4.2.5 磁通门传感器姿态测量程序设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 容错姿态测量系统性能测试 |
| 5.1 系统集成 |
| 5.2 测试过程 |
| 5.2.1 系统性能测试 |
| 5.2.2 单支加速度计故障时的容错测量实验 |
| 5.2.3 三支加速度计故障时的容错测量实验 |
| 5.2.4 磁通门传感器故障时的容错测量实验 |
| 5.2.5 单支加速度计与磁通门传感器同时故障容错测量实验 |
| 5.3 实验数据分析及测试结论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（9）基于单信标和惯性视觉的水下自主航行器组合定位研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 惯性导航技术研究现状 |
| 1.2.2 单信标声学定位技术研究现状 |
| 1.2.3 水下视觉定位技术研究现状 |
| 1.2.4 声光融合定位技术研究现状 |
| 1.3 研究内容和研究工作 |
| 1.4 论文组织架构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 单信标测距定位及视觉测距相关技术原理 |
| 2.1 AUV运动描述 |
| 2.1.1 导航坐标系 |
| 2.1.2 坐标系间的变换 |
| 2.2 虚拟长基线法基本原理 |
| 2.3 EKF基本原理 |
| 2.4 非线性优化基本原理 |
| 2.4.1 列文伯格-马夸尔特法 |
| 2.5 视觉测距基本原理 |
| 2.5.1 单目相机模型 |
| 2.5.2 特征提取和匹配 |
| 2.5.3 运动估计3D-2D |
| 2.5.4 BA优化 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于EKF和非线性优化融合的单信标辅助惯性定位算法 |
| 3.1 单信标测距辅助惯性导航 |
| 3.2 AUV状态表示 |
| 3.3 状态预测 |
| 3.4 状态更新 |
| 3.4.1 预积分IMU量测 |
| 3.4.2 声学距离量测 |
| 3.5 仿真结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于单信标测距和视觉测距融合的定位算法 |
| 4.1 单信标测距与视觉测距融合整体方案 |
| 4.2 视觉测距框架 |
| 4.2.1 水下图像增强 |
| 4.2.2 特征追踪 |
| 4.2.3 姿态估计 |
| 4.2.4 关键帧选择以及三维构图 |
| 4.2.5 BA优化 |
| 4.3 实验与仿真结合的结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（10）基于GNSS/IMU的行人组合导航定位技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 行人导航定位技术发展现状 |
| 1.2.1 基于IMU的行人导航定位技术研究现状 |
| 1.2.2 基于GNSS/IMU的行人组合导航研究现状 |
| 1.3 研究内容及结构安排 |
| 第2章 行人惯性导航定位算法原理 |
| 2.1 行人航位推算机制 |
| 2.2 捷联惯导算法机制 |
| 2.2.1 常用参考坐标系及转换 |
| 2.2.2 捷联惯导工作原理 |
| 2.2.3 捷联惯导误差方程建立 |
| 2.3 两种解算机制对比 |
| 2.4 卡尔曼滤波基础理论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于零速修正的SINS行人导航定位 |
| 3.1 行人步态分析 |
| 3.2 零速检测算法 |
| 3.2.1 单阈值零速检测法 |
| 3.2.2 广义似然比检测 |
| 3.3 ZUPT零速修正 |
| 3.4 ZIHR航向修正 |
| 3.5 实验验证与分析 |
| 3.5.1 实验条件 |
| 3.5.2 实验分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 GNSS/IMU行人室内外无缝定位 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 GNSS伪距单点定位 |
| 4.2.1 伪距观测方程 |
| 4.2.2 单点定位计算 |
| 4.3 组合模型建立 |
| 4.3.1 状态方程 |
| 4.3.2 观测方程 |
| 4.4 系统构建与方案设计 |
| 4.4.1 行人组合导航硬件设备 |
| 4.4.2 行人组合导航方案设计 |
| 4.5 实验验证与分析 |
| 4.5.1 开阔场景 |
| 4.5.2 室内外场景 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、加速度计校准的最新发展（论文参考文献）
- [1]MEMS陀螺仪的研究现状与进展（续）[J]. 李永,赵正平. 微纳电子技术, 2021(10)
- [2]基于多传感器姿态检测系统的精度研究[D]. 唐兴浩. 杭州电子科技大学, 2021
- [3]足底姿态检测的IMU动态零位补偿研究[D]. 谢金池. 重庆邮电大学, 2021
- [4]基于室内地磁场与MEMS惯性传感器融合定位方法研究[D]. 王照远. 中国矿业大学, 2021
- [5]水空两栖多旋翼无人机研究和设计[D]. 钟鹏. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [6]融合IMU的双目视觉SLAM算法研究[D]. 徐碘. 广西大学, 2021(12)
- [7]重力梯度测量卫星0-1级数据预处理研究[D]. 郭泽华. 中国地震局地震研究所, 2021(01)
- [8]垂直导向钻井工具姿态测量容错技术研究[D]. 苟欢. 西安石油大学, 2021(09)
- [9]基于单信标和惯性视觉的水下自主航行器组合定位研究[D]. 鲍雨. 北京邮电大学, 2021(01)
- [10]基于GNSS/IMU的行人组合导航定位技术研究[D]. 郭楠. 北京建筑大学, 2021(01)