長航時高精度自主導(dǎo)航技術(shù)是無人平臺亟待解決的瓶頸技術(shù)之一。目前，慣性導(dǎo)航和衛(wèi)星導(dǎo)航是無人平臺使用的主要導(dǎo)航手段，衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)信號微弱，極易受到干擾，戰(zhàn)時面臨失效的巨大風險，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)因其能夠提供自主性及全維導(dǎo)航信息而成為無人平臺的核心導(dǎo)航設(shè)備，而慣性導(dǎo)航系統(tǒng)存在導(dǎo)航誤差隨時間累積的固有弱點，單獨使用難以滿足長航時的導(dǎo)航需求。近些年來，隨著仿生、微電子、微納米等技術(shù)的不斷發(fā)展，仿生導(dǎo)航技術(shù)逐漸成為導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點，為強電磁干擾等復(fù)雜環(huán)境下無人平臺的自主導(dǎo)航提供了一種全新的技術(shù)途徑。
　　本書以無人平臺為應(yīng)用背景，在深入分析動物導(dǎo)航定位機理的基礎(chǔ)上，重點研究了基于網(wǎng)格細胞和位置細胞的位置識別算法、基于昆蟲天空偏振光敏感機制的定向方法和基于多傳感器組合的混合空間仿生導(dǎo)航算法等內(nèi)容。主要研究工作和研究成果總結(jié)如下：
　�。�1）針對現(xiàn)有位置識別算法存在錯誤識別和計算量大等問題，在深入分析嚙齒目動物網(wǎng)格細胞和位置細胞激活特性的基礎(chǔ)上，提出了一種基于網(wǎng)格細胞的拓撲圖構(gòu)建方法和基于位置細胞的拓撲圖頂點識別算法。相比現(xiàn)有的位置識別算法，有效地降低了位置識別的錯誤率、提高了算法的效率和位置識別精度。
　�。�2）大氣散射模型中Mie散射相比Rayleigh散射，能夠更加準確地描述天空偏振光樣式，針對能否利用Mie散射模型開展天空偏振光定向研究的疑問，從理論分析和實測實驗兩方面明確了目前最適合應(yīng)用于導(dǎo)航定向的大氣散射模型是一階Rayleigh散射模型，量化評估了一階Rayleigh散射模型在不同天氣條件下描述天空偏振樣式的精確程度，為利用天空偏振光精確定向提供了理論依據(jù)和實驗案例支持。
　�。�3）充分利用偏振光傳感器的原始輸出信息，提出了一種基于最小二乘法的偏振光傳感器偏振態(tài)輸出算法，提高了偏振角和偏振度的計算速度和計算精度。應(yīng)用標定光源偏振度的常值約束，將偏振光傳感器的標定問題轉(zhuǎn)化為多目標優(yōu)化問題，提出了一種基于NSGA-Ⅱ的偏振光傳感器標定算法，有效地解決了現(xiàn)有標定方法的病態(tài)性問題，并且，該算法的參數(shù)估計精度明顯高于現(xiàn)有誤差標定算法。此外，還給出了一種基于偏振度和水平角輔助的航向角估計算法，實驗結(jié)果表明，該方法可有效地提高航向角估計精度。
　�。�4）提出了一種在歐幾里得空間內(nèi)基于等式約束優(yōu)化的偏振光／視覺組合導(dǎo)航算法，并采用乘子法求解，有效地抑制了視覺里程計航向角的發(fā)散和定位誤差的累積。針對仿生導(dǎo)航算法側(cè)重環(huán)境結(jié)構(gòu)描述，定位、定向精度較低的問題，將歐幾里得空間內(nèi)基于偏振光／視覺的仿生導(dǎo)航算法與拓撲空間內(nèi)基于位置細胞的仿生位置識別算法有機地結(jié)合在一起，提出了一種混合空間內(nèi)基于多傳感器組合的仿生導(dǎo)航算法，能夠同時約束航向角和定位誤差的發(fā)散，為解決載體長航時、高精度的自主導(dǎo)航難題探索了一種新的技術(shù)途徑。