本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)容積Kalman濾波算法的車輛定位研究

  更多相關(guān)文章： 車輛定位 容積Kalman濾波 多模型算法 全球定位系統(tǒng) 地理信息系統(tǒng)

【摘要】：隨著現(xiàn)代社會的不斷發(fā)展,人們對于交通智能化的需求也不斷提高。車輛的位置信息是智能交通提供眾多服務(wù)的一個基礎(chǔ),所以需要對車輛進(jìn)行準(zhǔn)確的定位。為了提高車輛定位的精度,可以考慮采用先進(jìn)的濾波技術(shù)對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。本文將GPS給出的車輛初步位置信息結(jié)合車輛的里程計(jì)信息作為系統(tǒng)觀測量,建立非線性系統(tǒng)模型,采用非線性的容積Kalman濾波對車輛位置進(jìn)行濾波估計(jì)。通過仿真發(fā)現(xiàn),采用容積Kalman濾波能夠較好的對車輛進(jìn)行定位。但是,在車輛運(yùn)動發(fā)生機(jī)動突變時(shí),會發(fā)生定位誤差劇烈增大的現(xiàn)象。針對此問題,本文研究將多模型算法與容積Kalman濾波相結(jié)合,形成自適應(yīng)的多模型交互容積Kalman濾波。通過仿真發(fā)現(xiàn),使用該算法能夠?qū)囕v運(yùn)動中的機(jī)動突變進(jìn)行較好的應(yīng)變處理,在本文模擬的車輛做一般機(jī)動運(yùn)動時(shí),相比容積Kalman濾波能對車輛的定位精度提高25%左右,在車輛做劇烈的機(jī)動運(yùn)動時(shí),這種提升效果還會更明顯。本文考慮了當(dāng)車輛進(jìn)入不存在GPS信號的隧道時(shí),利用GIS的地理空間數(shù)據(jù)和車輛的里程計(jì)信息,仍然可以采用多模型交互容積Kalman算法。通過仿真發(fā)現(xiàn),從GPS信號存在,到GPS信號消失,再到GPS信號恢復(fù)的全過程中,仍然可以獲得較好的車輛定位效果。此外,本文還仿真了在隧道中的定位存在累積誤差的場景。當(dāng)車輛剛駛出隧道能夠接收到GPS信號時(shí),能夠在20個濾波周期左右對車輛的定位位置進(jìn)行修正,不斷消除累積誤差,使得定位得以穩(wěn)定持續(xù)。本文的研究可以為非線性濾波算法的研究提供借鑒,同時(shí)也為智能交通系統(tǒng)中如何獲知準(zhǔn)確的車輛位置信息提供了參考。
【關(guān)鍵詞】：車輛定位 容積Kalman濾波 多模型算法 全球定位系統(tǒng) 地理信息系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U495;P228.4
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 緒論7-12
• 1.1 課題研究的背景及意義7-8
• 1.2 定位技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀8-9
• 1.3 定位中濾波算法的發(fā)展現(xiàn)狀9-10
• 1.4 本文的研究內(nèi)容與章節(jié)安排10-12
• 第二章 定位相關(guān)技術(shù)及濾波理論12-22
• 2.1 全球定位系統(tǒng)（GPS）12-13
• 2.1.1 GPS的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)12-13
• 2.1.2 GPS定位的特點(diǎn)及分類13
• 2.2 地理信息系統(tǒng)（GIS）13-16
• 2.2.1 GIS的總體構(gòu)成13-14
• 2.2.2 GIS的地理空間數(shù)據(jù)特征14-15
• 2.2.3 GIS的地理空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)15-16
• 2.3 基于CAN總線的車輛運(yùn)動信息采集16-18
• 2.4 車輛的運(yùn)動模型18-19
• 2.4.1 CV運(yùn)動模型18-19
• 2.4.2 CA運(yùn)動模型19
• 2.5 卡爾曼濾波算法19-22
• 第三章 容積Kalman濾波器的設(shè)計(jì)22-36
• 3.1 CKF的設(shè)計(jì)原理22-27
• 3.1.1 Kalman濾波器框架的非線性高斯濾波22-24
• 3.1.2 球面-半徑的容積準(zhǔn)則24-27
• 3.2 CKF濾波算法的流程27-29
• 3.3 CKF在車輛定位中的應(yīng)用仿真分析29-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第四章 機(jī)動自適應(yīng)CKF算法及其在車輛定位中的應(yīng)用36-65
• 4.1 多模型濾波算法36-37
• 4.2 動態(tài)的多模型交互濾波算法37-41
• 4.3 自適應(yīng)的多模型交互CKF濾波41-45
• 4.4 自適應(yīng)的Imm-CKF在存在GPS信號時(shí)的車輛定位仿真45-57
• 4.5 自適應(yīng)的Imm-CKF在GPS信號會中斷丟失下的車輛定位仿真57-63
• 4.6 本章小結(jié)63-65
• 第五章 總結(jié)與展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-69
• 附錄 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文69-70
• 致謝70

【相似文獻(xiàn)】

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