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Laseref V Micro IRS SM - 科学电子维修常见问题解答
1.0 简介 Laseref V Micro IRS SM 包含高性能环形激光陀螺仪技术，是业界最小、最轻的封装。高性能陀螺仪可增强惯性导航性能并提供混合 GPS/IRS 数据。这款新系统旨在简化机组人员的工作量，同时大幅减少安装时间、重量、尺寸、功率和成本。 Laseref V Micro IRS 产品系列已被选用于以下飞机： 公务机： • 湾流 G100 改装、G350、G450、G500 和 G550 • 雷神霍克地平线 • 达索猎鹰 900EX、2000EX 和 7X • 比奇空中国王改装 航空运输和区域： • 巴西航空工业公司 170/175/190/195 • 波音 7E7 • ATR-42 改装 • Y8F-600 民用运输 加油机和运输机： • C5-AMP 改装 • C-130 改装 • B-707 改装 高性能特技教练机 • T-38N 教练机改装 • 皮拉图斯 PC-21、PC-7 和 PC-9 教练机 直升机 • 欧洲直升机公司 AS-365
用于板载时基的紧凑型冷原子钟
众所周知，全球导航卫星系统 (GNSS) 如全球定位系统 (GPS) 可以提供优于 40 纳秒的 UTC 同步。然而，只有配备校准接收机的静止平台才能达到这一极限。对于移动平台，GNSS 提供的时间基准受更多系统性因素影响，包括服务可用性和可靠性。此外，越来越多的平台需要高精度惯性导航，而 GNSS 并不是一个可选项。这类平台的例子有潜艇和深空任务。最后但并非最不重要的是，高度可靠和精确的时间基准可用于升级 GNSS 星座卫星上的现有设施。自主时间基准生成的关键因素是振荡器，它可以提供固有的高稳定性（一年 1 μ s 或 3 × 10 − 14 的相对不稳定性 [ 1 ]）。目前，只有氢原子钟才能达到这种性能，氢原子钟确实已经小型化，并构成了伽利略欧洲全球导航卫星系统卫星上的主要时基生成。目前，冷原子原子钟在全球多家计量机构中实现了最精确的主频率标准 [ 2 ]，并且由于 PHARAO 时钟 [ 3 ]，它还将出现在国际空间站上。尽管取得了这些巨大的成就，但还没有一种机载冷原子钟能够实现类似的性能
基于多传感信息融合的移动机器人定位与环境感知技术
本文重点介绍了位置准确性低的问题和在复杂环境中移动机器人的不良环境感知性能。它基于IMU和GP的机器人姿势信息和环境知觉信息进行了关键的技术研究，以检测机器人自己的姿势信息，以及激光雷达和3D摄像头，以感知环境信息。在“姿势信息融合层”中，粒子群处理算法用于优化BP神经网络。没有偏见的卡尔曼过滤，并实现了未经意识的卡尔曼滤波器，以实现INS-GPS松散耦合导航，从而减少了INS组件IMU的偏见和噪声。此外，当GPS信号丢失发生时，训练有素的神经网络可用于输出预测信息，以进行惯性导航系统的错误校正，提供更准确的速度，并将信息作为绝对位置约束。在环境感知融合层中，补偿的IMU预一整合性调查分别与次要水平分别与视觉探光仪和激光镜探测融合。这使机器人的实时精确定位和环境图的更精细结构。最后，使用实际收集的轨迹来验证算法，以进行multi传感器信息的两级融合。实验结果表明，该算法提高了机器人的定位准确性和环境感知性能。机器人运动轨迹和原始真实轨迹之间的最大误差为1.46 m单位，而最小误差为0.04 m单位，平均误差为0.60 m。
Research progress of integrated optical gyroscope
光学陀螺仪是一种使用光学原理来测量角速度和方向的设备。它由旋转转子和一对光电检测器组成，该检测器可以通过检测光路径中的变化来测量对象的旋转。光学陀螺仪广泛用于惯性导航，飞行控制，地震监测和其他田地[1]。光学陀螺仪使用SAGNAC效应，这是光学物理学中众所周知的现象。当一束光束分成两个梁并以相反的方向围绕循环绕着循环行驶时，如果环旋转，则两个光束在环上行驶所需的时间将有所不同[2]。这是因为环的旋转导致两个梁之间的相移，这导致干扰模式与环路的旋转速率成正比。近年来，光子综合电路（图片）的进步导致了新型设备的开发，例如片上激光器，光子集成电路和光电神经网络[3]。这些设备有可能对诸如计算，传感和通信等领域进行重复化。集成光学陀螺仪的关键优势之一是将多个功能组合到单个芯片上的能力，从而改善了性能和减小的尺寸，重量，重量和功耗，使其适用于更广泛的应用程序[4]。在这里，我们将集成的光学陀螺仪（IOG）分为两类，包括集成的干涉光学陀螺仪（IIOG）和集成的共振光学陀螺仪（IROGS）[5]。在IIOG中，干涉光纤陀螺仪
LEO PNT 会是下一个大事件吗？
一些公司正在开发低地球轨道 (LEO) 系统和设备，以增强 GPS 和其他 GNSS，用于自动驾驶汽车、无人机送货服务、关键基础设施和其他市场等商业应用。虽然在中地球轨道 (MEO) 运行的 GNSS 是主要的定位、导航和授时 (PNT) 卫星星座，但业内专家表示，它们的信号弱、易受干扰且增强成本高昂。LEO PNT 支持者认为，LEO 星座具有更高的信号强度、更高的安全性、提供全球覆盖、2D 和 3D 定位和精确授时，并且比 MEO GNSS 更靠近地球。通过在更低的轨道上运行，LEO PNT 精度可以是 GPS 的 10 倍以上。 GNSS 增强系统的支持者中，许多人在 11 月的国家天基定位、导航和授时 (PNT) 咨询委员会会议上发表了演讲，他们还指出，最近丹佛和德克萨斯州的 GPS 中断事件导致飞机的广播式自动相关监视 (ADS-B) 和交通警报与防撞系统 (TCAS) 受到损害。“GPS 信号极其脆弱，随着国际紧张局势的加剧，严重的 GPS 中断只是时间问题。借助专门构建的 PNT 系统，可以适时使用 LEO 卫星信号，在 GNSS 完全中断期间显著减少惯性导航系统的漂移，”Joshua 说
用于导航类型的多模式和惯性传感器解决方案...
本论文提出了一种用于平台导航的和积推理算法，称为多模态 iSAM（增量平滑和映射）。常见的仅高斯似然性具有限制性，需要复杂的前端流程来处理非高斯测量。相反，我们的方法允许前端推迟使用非高斯测量模型的歧义。我们保留了前身 iSAM2 最大乘积算法 [Kaess et al., IJRR 2012] 的非循环贝叶斯树（和增量更新策略）。该方法在贝叶斯（连接）树上传播连续信念，这是非参数因子图的有效符号重构，并渐近近似底层 Chapman-Kolmogorov 方程。我们的方法以最小的近似误差跟踪所有变量边际后验中的主导模式，同时抑制几乎所有低似然模式（以非永久方式）。遵循现有的惯性导航，我们提出了一种新颖的、连续时间的、可追溯校准的惯性里程计残差函数，使用预积分将纯惯性传感器测量无缝地整合到因子图中。我们以因子图为中心（使用饥饿图数据库），将导航元素分离成一个流程生态系统。其中包括实际示例，例如如何推断模糊环路闭合的多模态边际后验信念估计；原始波束形成声学测量；或传统参数似然等。
用于导航类型的多模式和惯性传感器解决方案...
本论文提出了一种用于平台导航的和积推理算法，称为多模态 iSAM（增量平滑和映射）。常见的仅高斯似然具有限制性，需要复杂的前端流程来处理非高斯测量。相反，我们的方法允许前端推迟使用非高斯测量模型的歧义。我们保留了前身 iSAM2 最大乘积算法 [Kaess et al., IJRR 2012] 的非循环贝叶斯树（和增量更新策略）。该方法在贝叶斯（连接）树上传播连续信念，这是非参数因子图的有效符号重构，并渐近地近似底层 Chapman-Kolmogorov 方程。我们的方法以最小的近似误差跟踪所有变量边际后验中的主导模式，同时抑制几乎所有低似然模式（以非永久方式）。与现有的惯性导航保持一致，我们提出了一种新颖的、连续时间的、可追溯校准的惯性里程计残差函数，使用预积分将纯惯性传感器测量无缝地合并到因子图中。我们围绕因子图（使用饥饿图数据库）集中将导航元素分离成一个流程生态系统。其中包括实际示例，例如如何推断模糊环路闭合的多模态边际后验信念估计；原始波束形成声学测量；或常规参数似然等。
智能系统中的多传感器集成与融合
摘要-人们对使用多个传感器来提高智能系统能力的兴趣日益浓厚。将多个传感器集成到系统运行中所涉及的问题是在这些传感器能够提供的独特信息类型的背景下提出的。通过协同使用多传感器信息所获得的优势可以分解为四个基本方面的组合：信息的冗余性、互补性、及时性和成本。多个传感器在特定系统运行中的作用可以定义为这四个方面在传感器提供的信息中的存在程度。多传感器集成与更严格的多传感器融合概念之间存在区别，以将在系统架构和控制级别集成多个传感器设备所涉及的更一般的问题与实际组合（或融合）多传感器信息所涉及的更具体的问题（可能是数学或统计问题）区分开来。本文概述了近年来文献中出现的越来越多的多传感器集成与融合问题方法，包括集成与融合多传感器信息的一般范例、框架和方法，以及用于不同应用领域的现有多传感器系统。本文概述了一般的多传感器融合方法、传感器选择策略和世界模型，以及集成与融合来自不同类型传感器组合的信息的方法。本文简要描述了多传感器集成与融合在许多现有移动机器人操作中的作用，并提出了适用于移动机器人导航和控制的高级多传感器表示。本文概述了现有多传感器系统在以下应用领域的应用：工业任务，如材料处理、零件制造（例如焊接）、检查和组装；军事指挥与控制，用于战斗管理；空间；目标跟踪；惯性导航；以及沿海水域的遥感。讨论包括创建多传感器集成和融合的通用方法可能出现的问题，重点关注用于建模集成和融合过程中的误差或不确定性的方法（例如，配准问题）、实际传感信息（即传感器模型）以及整个系统的操作（例如，多传感器校准）。
智能系统中的多传感器集成与融合
摘要-人们对使用多个传感器来提高智能系统能力的兴趣日益浓厚。将多个传感器集成到系统运行中所涉及的问题是在这些传感器能够提供的独特信息类型的背景下提出的。通过协同使用多传感器信息所获得的优势可以分解为四个基本方面的组合：信息的冗余性、互补性、及时性和成本。多个传感器在特定系统运行中的作用可以定义为这四个方面在传感器提供的信息中的存在程度。多传感器集成与更严格的多传感器融合概念之间存在区别，以将在系统架构和控制级别集成多个传感器设备所涉及的更一般的问题与实际组合（或融合）多传感器信息所涉及的更具体的问题（可能是数学或统计问题）区分开来。本文概述了近年来文献中出现的越来越多的多传感器集成与融合问题方法，包括集成与融合多传感器信息的一般范例、框架和方法，以及用于不同应用领域的现有多传感器系统。本文概述了一般的多传感器融合方法、传感器选择策略和世界模型，以及集成与融合来自不同类型传感器组合的信息的方法。本文简要描述了多传感器集成与融合在许多现有移动机器人操作中的作用，并提出了适用于移动机器人导航和控制的高级多传感器表示。本文概述了现有多传感器系统在以下应用领域的应用：工业任务，如材料处理、零件制造（例如焊接）、检查和组装；军事指挥与控制，用于战斗管理；空间；目标跟踪；惯性导航；以及沿海水域的遥感。讨论包括创建多传感器集成和融合的通用方法可能出现的问题，重点关注用于建模集成和融合过程中的误差或不确定性的方法（例如，配准问题）、实际传感信息（即传感器模型）以及整个系统的操作（例如，多传感器校准）。
智能系统中的多传感器集成与融合
摘要-人们对使用多个传感器来提高智能系统能力的兴趣日益浓厚。将多个传感器集成到系统运行中所涉及的问题是在这些传感器能够提供的独特信息类型的背景下提出的。通过协同使用多传感器信息所获得的优势可以分解为四个基本方面的组合：信息的冗余性、互补性、及时性和成本。多个传感器在特定系统运行中的作用可以定义为这四个方面在传感器提供的信息中的存在程度。多传感器集成与更严格的多传感器融合概念之间存在区别，以将在系统架构和控制级别集成多个传感器设备所涉及的更一般的问题与实际组合（或融合）多传感器信息所涉及的更具体的问题（可能是数学或统计问题）区分开来。本文概述了近年来文献中出现的越来越多的多传感器集成与融合问题方法，包括集成与融合多传感器信息的一般范例、框架和方法，以及用于不同应用领域的现有多传感器系统。本文概述了一般的多传感器融合方法、传感器选择策略和世界模型，以及集成与融合来自不同类型传感器组合的信息的方法。本文简要描述了多传感器集成与融合在许多现有移动机器人操作中的作用，并提出了适用于移动机器人导航和控制的高级多传感器表示。本文概述了现有多传感器系统在以下应用领域的应用：工业任务，如材料处理、零件制造（例如焊接）、检查和组装；军事指挥与控制，用于战斗管理；空间；目标跟踪；惯性导航；以及沿海水域的遥感。讨论包括创建多传感器集成和融合的通用方法可能出现的问题，重点关注用于建模集成和融合过程中的误差或不确定性的方法（例如，配准问题）、实际传感信息（即传感器模型）以及整个系统的操作（例如，多传感器校准）。