發(fā)布時間：2021-04-11 00:28

　　車輛的導(dǎo)航定位已成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠?隨著車輛導(dǎo)航定位對精度和可靠性要求的不斷提高,單一的導(dǎo)航系統(tǒng)如慣性導(dǎo)航系統(tǒng)和全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)等在很多情況下已經(jīng)無法滿足車輛的導(dǎo)航需求。解決這個問題的主要方法就是使用兩種以上的單一導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行組合,提高導(dǎo)航結(jié)果的精度。目前最常用的是INS/GNSS組合導(dǎo)航系統(tǒng),其可以有效的克服兩者的缺點,實現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ),同時車載里程計可以十分便捷的獲取車輛的速度信息,因此本文設(shè)計INS/GNSS/Odometer車輛導(dǎo)航系統(tǒng),研究其導(dǎo)航信息的融合方法。首先,本文研究了慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)以及里程計的導(dǎo)航原理,分析它們的誤差產(chǎn)生原因,分別對三種導(dǎo)航系統(tǒng)建立誤差模型,對其導(dǎo)航定位性能的優(yōu)缺點進(jìn)行分析。其次,本文使用聯(lián)邦濾波的方法將INS/GNSS/Odometer組合導(dǎo)航系統(tǒng)分成兩個子系統(tǒng),建立以INS為主的組合導(dǎo)航系統(tǒng)方程,然后分別對兩個子系統(tǒng)建立其量測方程,并且仿真了汽車在不同運動轉(zhuǎn)態(tài)下的運動的軌跡,對其使用慣性導(dǎo)航解算算法獲得慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的速度、位置和姿態(tài)信息。再次,本文對應(yīng)用于組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的信息融合算法進(jìn)行了研究,由于車輛導(dǎo)航系統(tǒng)是非線性... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

不同坐標(biāo)系的位置關(guān)系

圖 2-3 汽車真實運動軌跡導(dǎo)航系統(tǒng)仿真航系統(tǒng)仿真是使用 Simulink 完成。Simulink 包含十分豐富的模各種仿真模塊進(jìn)行組合來建立一個完整的動態(tài)系統(tǒng)模型，具有

INS速度誤差

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]智能交通系統(tǒng)主要技術(shù)的發(fā)展[J]. 陸化普.  科技導(dǎo)報. 2019(06)
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碩士論文
[1]基于MEMS的無人機(jī)GPS/SINS組合導(dǎo)航[D]. 張倩.北京理工大學(xué) 2015



本文編號：3130611