智能化是當(dāng)前汽車(chē)工業(yè)發(fā)展的重要方向之一。準(zhǔn)確的路段定位技術(shù)是智能汽車(chē)宏觀規(guī)劃和導(dǎo)航的前提。當(dāng)前,車(chē)載商用定位系統(tǒng)在高架橋、多岔口等復(fù)雜立體交通環(huán)境下,無(wú)法有效識(shí)別橋上、橋下等路況,不能直接應(yīng)用于智能汽車(chē)。研發(fā)階段的智能汽車(chē)大都采用高精度組合定位技術(shù)確定汽車(chē)位置,但價(jià)格昂貴,無(wú)法實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。立體交通環(huán)境下,高精度、低成本汽車(chē)定位技術(shù)成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)與難點(diǎn)。分析發(fā)現(xiàn),車(chē)載商用定位系統(tǒng)無(wú)法應(yīng)用于上坡下坡、高架立交等立體交通環(huán)境是因?yàn)槿狈Ω叱绦畔?且測(cè)量精度較低。本文探索采用高精度組合定位原理,利用車(chē)載CAN總線代替慣性測(cè)量單元獲取車(chē)輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài),結(jié)合低成本定位系統(tǒng),確定汽車(chē)行駛一段時(shí)間內(nèi)的歷史軌跡,綜合地圖信息,確定行駛路段,主要研究?jī)?nèi)容如下:分析現(xiàn)有高精度組合定位技術(shù)測(cè)量方法的原理,明確其技術(shù)原理及所需要的汽車(chē)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)變量;通過(guò)CAN總線獲取現(xiàn)有車(chē)載傳感器測(cè)量的汽車(chē)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)并分析其完備性,通過(guò)汽車(chē)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)實(shí)現(xiàn)道路縱向坡度估計(jì),獲取車(chē)輛高程信息;采用三維航跡推算技術(shù),結(jié)合低成本GPS,進(jìn)行組合定位,確定汽車(chē)行駛位置。其次,基于車(chē)輛一段時(shí)間內(nèi)的空間運(yùn)動(dòng)軌跡,使用考慮權(quán)重的路段匹配方法與地圖中的... 

【文章來(lái)源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：100 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題的提出
    1.2 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 汽車(chē)定位方法研究現(xiàn)狀
        1.2.2 路面高程測(cè)量技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀
        1.2.3 道路縱向坡度估計(jì)方法研究現(xiàn)狀
        1.2.4 路段匹配技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文內(nèi)容與章節(jié)安排
第2章 GPS和IMU組合定位技術(shù)原理研究
    2.1 衛(wèi)星定位技術(shù)理論
        2.1.1 衛(wèi)星定位系統(tǒng)概況
        2.1.2 衛(wèi)星定位系統(tǒng)原理
        2.1.3 衛(wèi)星定位信號(hào)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
        2.1.4 衛(wèi)星定位系統(tǒng)誤差分析
    2.2 航跡推算技術(shù)理論
        2.2.1 常見(jiàn)坐標(biāo)系定義
        2.2.2 航跡推算構(gòu)成
        2.2.3 航跡推算方法計(jì)算原理
        2.2.4 航跡推算誤差分析
    2.3 組合定位方法原理
        2.3.1 組合定位方法計(jì)算架構(gòu)
        2.3.2 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)組合的卡爾曼濾波原理及特點(diǎn)
    2.4 本章小結(jié)
第3章 汽車(chē)運(yùn)動(dòng)軌跡時(shí)間歷程測(cè)量技術(shù)
    3.1 車(chē)載運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息分析
        3.1.1 汽車(chē)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)完備性分析
        3.1.2 坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換
    3.2 道路縱傾角識(shí)別
        3.2.1 道路縱向坡度識(shí)別方法
        3.2.2 道路縱向坡度識(shí)別方法仿真驗(yàn)證
    3.3 組合定位方法的應(yīng)用
    3.4 本章總結(jié)
第4章 立體交通環(huán)境路段確定方法及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    4.1 路段匹配方法分析
        4.1.1 路段匹配原理
        4.1.2 影響路段匹配的因素
        4.1.3 路段匹配計(jì)算方法
        4.1.4 路段匹配技術(shù)小結(jié)
    4.2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建
        4.2.1 實(shí)車(chē)結(jié)構(gòu)參數(shù)
        4.2.2 硬件設(shè)備
        4.2.3 供電系統(tǒng)
        4.2.4 通信網(wǎng)絡(luò)
    4.3 實(shí)驗(yàn)方案驗(yàn)證
        4.3.1 平緩良好路面工況
        4.3.2 立體交通工況
    4.4 本章總結(jié)
第5章 全文總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]智能汽車(chē)近程交通車(chē)輛的綜合認(rèn)知[D]. 佘遠(yuǎn)昇.吉林大學(xué) 2018
[3]多傳感器融合的小型無(wú)人機(jī)地形跟隨系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 牛淵.深圳大學(xué) 2017
[4]智能行駛車(chē)輛定位技術(shù)研究[D]. 汪濤.吉林大學(xué) 2017
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[8]重型車(chē)質(zhì)量辨識(shí)及道路坡度狀態(tài)估計(jì)方法研究[D]. 李遠(yuǎn)方.吉林大學(xué) 2012
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本文編號(hào)：3186060