有軌電車常與地面其他交通工具混行,因此其準確定位是列車調度指揮和運輸安全的重要保障。為節(jié)約成本,有軌電車系統(tǒng)一般采用GPS結合速度傳感器等方式進行定位,而非大量鋪設應答器,因此,GPS信號的處理對于列車定位精度的提高具有重要作用。從簡化系統(tǒng)、節(jié)省費用、計算難度和精度等方面綜合考慮,采用卡爾曼濾波方法對GPS定位信息進行修正。同時,為更好地描述列車運行狀態(tài),使其更貼近列車真實運動情況,采用機動加速度"當前"統(tǒng)計模型結合自適應卡爾曼濾波方法對有軌電車位置進行最優(yōu)估計處理。通過Matlab仿真對在試驗場地采集的GPS定位信息進行最優(yōu)估計處理。仿真結果表明:采用"當前"模型下的自適應卡爾曼濾波算法后,列車定位結果能夠更好地跟隨其運動的真實軌跡,更接近其真實值,很好地提高了定位精度。 

【文章來源】：機車電傳動. 2020,(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

“8字形”試驗場地對于該試驗場地

GPS天線的車輛在如圖1所示的“8字形”試驗場地進行試驗，其中車輛試驗線路如圖1中紅線所示，黃色矩形框標注部分為架設的模擬隧道。對于該試驗場地，采用手持差分GPS測量儀每隔20m進行位置信息的采集，得到了試驗場地所有路線的位置精確數(shù)據(jù)（本文試驗線路只用到圖1紅色線路部分），并將其作為真實值。將運行時GPS天線采集到的數(shù)據(jù)作為觀測數(shù)據(jù)，采樣周期為1s。根據(jù)得到的觀測數(shù)據(jù)，得到基于“當前”模型的卡爾曼濾波自適應算法定位試驗結果，如圖2所示。由圖2可看出，觀測軌跡、濾波軌跡與真實軌跡大致重合，但在對應圖1黃色標注部分誤差相對較大，這是由于圖1的試驗場地中模擬隧道處遮擋了衛(wèi)星信號，GPS定位信息缺失，造成定位誤差較大。綜上分析，經“當前”模型自適應卡爾曼濾波算法處理后的位置信息更接近真實值，誤差也相對更低。同時，相較觀測軌跡而言，濾波軌跡在車輛拐彎處的曲線也相對更加圓滑，更符合車輛在站場的真實運行曲線。4結語采用“當前”模型的卡爾曼濾波自適應算法對GPS數(shù)據(jù)進行優(yōu)化處理，經試驗驗證，“當前”模型的自適應卡爾曼濾波算法能夠更好地描述列車的運動情況，且能夠很好地跟隨列車運行軌跡，尤其是在車輛被遮擋等造成GPS信息缺失的情況或車輛拐彎的情況下，可有效提高列車定位精度，提高運輸效率及保障列車的運輸安全。參考文獻：[1]沈興濤.現(xiàn)代有軌電車組合定位系統(tǒng)[D].蘭州:蘭州交通大學,2015:1-7.[2]陶敏.地面車輛定位定向系統(tǒng)關鍵技術研究[D].長沙:國防科學技術大學,2007:8-10.[3]林武.基于GPS/DR的移動機器人組合定位技術研究[D].南京:南京理工大學,2011:10-1

【參考文獻】：
碩士論文
[1]卡爾曼濾波在組合導航系統(tǒng)中的應用研究[D]. 付俐芳.昆明理工大學 2012
[2]基于GPS/DR的移動機器人組合定位技術研究[D]. 林武.南京理工大學 2011
[3]一種改進的卡爾曼濾波在INS/GPS組合導航中的應用研究[D]. 鐘暐.中南大學 2009
[4]地面車輛定位定向系統(tǒng)關鍵技術研究[D]. 陶敏.國防科學技術大學 2007
[5]非線性最小二乘估計的遺傳算法研究[D]. 田玉剛.武漢大學 2003



本文編號：3136044