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　在高精度导航面，通过基于神经网络建立硅陀螺仪温度和运动状态与系统零偏和标度因数误差的映射关系，提高惯性单元恶劣环境下的生存能力和降低系统的动态误差；并分析各种导航传感器的特点，通过预测扩展卡尔曼滤波方法提高位姿系统导航系统的精度。 　　针对无人巡检系统的任务规划，提出基与栅格化蚁群算法的三维航迹规划，实现航迹的优化设计，并针对无人驾驶系统工作过程中的突发工况和移动障碍，提出基于自适应粒子群的局部路径优化算法，对无人驾驶系统局部三维航迹在线优化，实现在线自主躲避杆塔障碍物功能，提升无人驾驶系统对动态环境的适应性；针对无人驾驶系统工作环境中存在的多源干扰，并基于自适应神经网络和反馈控制结合的复合控制方法，利用自学习的方法基于自适应神经网络对系统存在的多源干扰进行在线估计和抑制，提高系统的姿态控制精度，实现无人驾驶系统复杂多扰环境中的高精度位姿控制。

　针对无人驾驶系统体积小、重量轻、精度高的需求，突破嵌入式信息处理单元集成设计技术，设计高精度位姿系统整体框架，以及相应的硬件电路和软件总体流程，集成陀螺、加计、差分GPS、磁罗盘、气压等传感器设计高精度无人驾驶系统，并进行地面静态标定、三轴转台、温箱标定、跑车试验和飞行试验。 　　针对遥感载荷传感器的自身局限性，集成可见光模块、激光扫描仪，和高精度姿态测量系统，研制多源信息采集平台，有效隔离运动载体对采集载荷测量精度的影响，实现对无人驾驶系统外界环境的精确获取；并通过视觉优化处理算法，实现对突发障碍信息精确预警，提升无人驾驶系统对外界环境的感知和精确测量能力，实现在线自主躲避杆塔障碍物功能。

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