21世纪以来，人工智能的发展为人类文明进步带来了重大契机，尤其是在交通、救援、国防等领域，无人机、智能机器人的研发，很好地代替了人去从事一些危险救灾活动。然而，科技在发展的过程中总不可避免地会出现一定的瓶颈问题，例如当面对灾难、恶劣气象导致的黑暗、浓雾、烟尘以及随机凹/凸障碍等情况时，各类移动载体（车辆、无人机、机器人等）就会经常遭遇无先验和显观信息（看不到、看不清、看不准）的环境，也被称为盲环境，该环境下的信息理解和移动载体的定位成为制约信息技术发展的难题之一。

为了解决这一问题，年，在国家自然基金、国家科技支撑计划、北京市科技计划的支持下，北京信息科技大学联合北京邮电大学、北京市燃气集团有限责任公司、湖北华强科技有限责任公司、北京星箭长空测控技术股份有限公司共同开展了“盲环境信息理解与定位关键技术及应用”项目研究，北京信息科技大学教授苏中担任课题负责人。

苏中出生于年5月，年8月参加工作，目前是北京信息科技大学自动化学院院长，高动态导航技术北京市重点实验室主任，现代测控技术教育部重点实验室主任，享受政府特殊津贴。长期从事高动态导航、新原理惯性器件、智慧感知技术、新概念机器人的科学研究、科技成果转化与应用工作，具有丰富的专业知识和实践经验。他先后发表学术论文余篇，出版专著2部，授权国家发明专利23项、美国发明专利1项，制定国家标准1项。

打破技术瓶颈，取得发展动力

创新是科技发展的动力。苏中和课题组在研究中瞄准核心问题，针对盲环境下信息理解和移动载体定位所面临的方向迷失、定位失效、认知困难、数据粗泛等难题，历时11年，突破导航数据智能估计、实时快速对准、不确定环境认知和多源信息融合等关键技术，实现了盲环境下的信息理解和移动载体定位。

课题组首先探究了移动载体多传感器误差模型与补偿方法，提出了环境与运动约束下的移动载体多传感器融合导航参数智能估计方法，解决了盲环境下缺乏先验信息导致的看不到完整环境的问题。

在具体研究中，课题组针对盲环境下移动载体由于缺乏先验信息导致的无法看到完整环境的问题，探究了盲环境惯性测量单元误差的产生机理，设计了自适应的FIR滤波器，对陀螺和加速度传感器的输出信号进行滤波处理，构建了陀螺和加速度计的整体误差模型，提出补偿方法以消除误差。根据陀螺仪及加速度计的误差来源，将静态误差、温度误差、非线性误差以及随机误差等综合体现在一个数据模型里，对陀螺仪及加速度计进行整体数学建模。

针对盲环境下惯性测量长时工作误差发散的问题，课题组研制出由INS子系统、GNSS子系统、磁强计子系统、气压计子系统、激光探测子系统和组合导航计算机组成的GNSS/INS/激光探测组合导航系统。针对卫星信号野值和滤波精度不高的问题，提出了改进信息Sage-HusaKalman波器，对组合导航系统的测量信号进行滤波处理，引入抗野值判断函数对测量信号进行判断，剔除卫星信号测量过程中的野值。对GNSS/INS/激光探测组合滤波方法进行了研究，结合捷联导航系统的误差模型，建立包含陀螺、加速度计零位与标度因数误差的15维状态方程，提出了模型约束下的移动载体多传感器融合导航参数智能估计方法，将移动载体的运动特征参数引入到滤波估计器中。将SLAM算法与GNSS/INS组合导航结合，实现不依赖第三方地图的实时导航。

在此基础上，课题组研制出移动载体多功能辅助驾驶装置，利用红外、微光、毫米波探测器实时采集移动载体前方、周身盲区及后方路况信息，通过LCD显示器、声光报警给予安全提示，有效地解决了无显观信息环境下的视觉局限。提出了基于三帧差法的滤波算法对目标物进行检测和状态估计，通过图像融合处理同时呈现目标物可见光特征和红外特征信息，构建了数据的全面、立体化分析模型，基于BP神经网络分类思想对目标物体进行识别，实现多因素的关联、信号的有效处理并形成对各类事件的诊断分析，全面反应目标物自身特征，提高了移动载体的行驶安全性、自主操作性和环境自适应性。系统结构采用CF陶瓷基复合材料，抗烧蚀温度℃/5s，行驶有效危险预警距离不小于50m，预警探测距离不小于5m。

紧接着，课题组揭示了移动载体不规则晃动导致方位失准及其诱发的导航系统误差传播特性，提出了缺失位置、姿态匹配量的移动载体速度匹配智能对准方法，实现了快速高精度的方位对准，解决了盲环境下移动载体方位失准带来的看不准的问题。

在具体研究中，课题组针对盲环境下移动载体不规则晃动导致的载体方位失准，特别是大方位失准情况，揭示了捷联导航系统盲环境下移动载体运动模式的误差传播特性，通过进行多种匹配模式分析，构建了大方位失准角匹配准则，利用支持向量机的自适应卡尔曼方法，实现了快速高精度的方位对准，解决了盲环境下由于移动载体自身方位与真实方位偏移带来的看不准的问题。

另外，课题组针对盲环境下缺乏显观信息导致的障碍看不清问题，构建了三维场景深度重建的数学模型，提出了捷联视觉环境认知方法，将分水岭算法、中值滤波、边缘检测、图论、区域生长等方法结合进行图像分割，获得路面边界、凹/凸障碍物区域，减少了环境不确定因素的影响，解决了移动载体在盲环境下缺乏显观信息导致的障碍看不清的问题。

最后，课题组提出了一种多源耦合信息的“三融六核”方法，突破了数据融合、评估融合、管控融合的关键技术，提高了移动载体定位数据精准度，解决了盲环境下环境信息和定位信息数据粗泛的问题。

在具体研究中，课题组先是针对盲环境下因无信标（卫星信号差、WiFi等因故无法使用）造成的定位数据不完整问题，提出了一种自主三维空间定位信息融合方法，利用移动载体运动零瞬态特征抑制惯性器件长时漂移的定位方法，通过对惯性测量组合和智能信息融合的盲环境下移动载体非规则运动的认知，判断移动载体运动状况。分析移动载体线运动和角运动零瞬态特征，确定多部位传感信息零瞬态判别准则。建立多约束条件下融合移动载体非规则运动特征的惯性自主定位方程，对移动载体装有的多个传感器数据、确定的修正状态、根据判定准则获得的零瞬态修正关系进行信息融合，解决了移动载体在盲环境下无法获取完整定位信息的问题，克服了传统借助预置节点方法的成本高、架设难度大和传统惯性测量单元长时漂移大的缺点，得到了更高的定位精度。

接着，又提出了一种微惯性测量信息的自适应深度信息融合方法，避免了线下标定和滤波处理，并且具有良好的容错性。同时减少了冗余信息和无用信息的融合，有效地缩短了融合时间，提高了融合精度，解决了盲环境下移动载体定位误差长时漂移问题，提高了定位精度。

针对盲环境数据不简洁问题，课题组还提出了一种基于ORB特征检测算子和LSH特征关联算法的环境信息融合方法，解决了移动载体在盲环境下连续获取的单帧图像之间旋转变化剧烈的问题，该方法运行效率为SIFT算法的18倍，SURF算法的6倍，可满足移动载体环境构建的实时性要求。提出了“压缩感知智能转储”二维信号压缩感知核心技术。在Hybrid-OTDR的多维感知体系监测数据基础上，构建了图片式二维信号压缩感知处理体系，提出了PSO(粒子群)+GoogleLeNet(深度网络)+SURF(快速鲁棒性特征)+颜色直方图的信号特征提取算法，在保留信号特征的前提下，对数据的硬盘空间进行图片式压缩并辅以阈值分割的方法，对图片进行增强，解决了数据存储处理效率与采集效率不对等的问题。

年3月，在中国智能交通协会组织的项目科技成果评价会上，以原国家科技部副部长吴忠泽为组长的专家组一致认为，该项目研究成果是军民融合的典型技术，已经应用于惯性导航、机器人、无人机等，取得了显著的经济、社会效益，市场前景广阔。主要性能指标达到国内领先，部分指标达到国际先进水平。

军民融合技术，护卫国家安全

历经11年的潜心研究，“盲环境信息理解与定位关键技术及应用”项目顺利完成，苏中和课题组除了获得授权发明专利42项，实用新型专利1项，计算机软件著作权17项，发表论文篇，出版专著2部，制定行业标准3部；更重要的是，为护卫我国的国家安全增添了“利器”。

目前，该项目的创新成果已成功应用于惯性测量、机器人、无人机、重载车辆、特种防护服、燃气巡检车辆、康复辅具、探测与制导装置、智能驾考等系统与产品，惯性测量产品已出口至欧洲，得到用户高度好评。近3年经济效益44.8亿余元（其中直接经济效益41.2亿余元，间接经济效益3.6亿余元），并正在智慧工地、居家养老、精密检测装备、隐身目标探测、应急救援、国防装备等多个领域推广应用，具有广阔的应用前景。

通过原始创新、集成创新，课题组采用与企业联合创新的产学研模式，将项目整体技术与产品成功应用于北京市燃气集团有限责任公司的燃气巡检车，湖北华强科技有限责任公司的特种防护服，北京星箭长空测控技术股份有限公司的惯性导航、辅助驾驶产品，北京德维创盈科技有限公司的导航与控制装备产品，北京精博现代假肢矫形器技术有限公司的智能仿生膝关节、智能仿生上肢、智能仿生手和相关康复类产品，深圳市杰英特传感仪器有限公司的惯性组件及控制平台产品，北京星网宇达科技股份有限公司的智能驾考、无人机、无人车及高铁方向产品，北京远大呈翔科技有限公司的无人机系统和北京青铄鑫业科技有限公司的搬运码垛机器人、六自由度机器人产品。

更值得一提的是，装有该项目应用成果辅助驾驶系统的某型重载车辆，参加了国庆七十周年阅兵；在冬奥会场馆、大兴新机场等重点工程中及APEC峰会、国庆、两会、十九大等重大政治活动召开前，多次利用该项目成果应用燃气巡检车进行安全隐患排查和风险评估。自年至今，在国家重大政治活动中累计排查和评估余处安全隐患，保障了北京能源安全供给与城市平稳运行，有效地提升了城市生命线的风险管控水平，多次为国家重大政治活动保驾护航。有力推动了燃气行业技术进步与产业转型，在北京市各类重大活动中经受住了考验，响应了一带一路、雄安新区、三城一区建设的号召。

该项目成果重点

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