基于GNSS/IMU/視覺多傳感融合的組合導(dǎo)航定位算法研究
發(fā)布時間:2022-01-27 08:04
自動駕駛技術(shù)已經(jīng)為人類生活提供諸多便利,如降低交通事故發(fā)生率,提高出行效率,減少園區(qū)作業(yè)中的人工成本等。其中,定位技術(shù)是自動駕駛技術(shù)中非常重要的一環(huán),其關(guān)系到車輛位姿的正確判定,是路徑規(guī)劃、車輛控制等過程的重要基礎(chǔ)和前提,因此保證定位的精度和穩(wěn)定性是至關(guān)重要的。目前自動駕駛車輛定位主要依靠的是全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS,Global Navigation Satellite System)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS,Inertial Navigation System),二者融合可以實(shí)現(xiàn)多數(shù)情況下對自動駕駛汽車可靠定位,但是仍然存在兩個重要問題:1)GNSS信號由于數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)傳輸會引入時延;2)GNSS信號處于遮擋區(qū)域時無法輸出位置信息,而僅靠慣性導(dǎo)航會產(chǎn)生較大誤差。本文構(gòu)建了GNSS/INS組合導(dǎo)航算法,利用延時估計和補(bǔ)償算法解決了其中存在的延時問題,同時構(gòu)建了視覺-慣性里程計解決GNSS信號的遮擋問題。具體展開了以下研究:首先,本文根據(jù)慣性導(dǎo)航的基本原理完成了慣性導(dǎo)航算法推導(dǎo)及解算,該算法是構(gòu)建GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的重要基礎(chǔ)。同時,推導(dǎo)了用于慣性傳感器與視覺融合的IMU(I...
【文章來源】:上海交通大學(xué)上海市211工程院校985工程院校教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:108 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
描述了橫滾角、俯仰角和航向角的定義,藍(lán)色的箭頭表示角度為正時的
GNSS/INS組合導(dǎo)航定位第37頁差分基準(zhǔn)站Fig.3-1Differentialreferencestation圖3-1是在實(shí)驗過程中架設(shè)的RTK地基差分系統(tǒng),該系統(tǒng)主要包括GNSS接收機(jī)、發(fā)射電臺、發(fā)射支架、接收電臺四個部分組成。GNSS接收機(jī)采用的是美國天寶公司生產(chǎn)的BD982板卡,可以支持多個衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng),支持多種頻率,接口也很豐富,該接收機(jī)需要充當(dāng)基準(zhǔn)站的角色,因此要事先接上位機(jī)將其配置為基準(zhǔn)站模式。發(fā)射電臺與基準(zhǔn)站連接,用于發(fā)送基準(zhǔn)站傳出的修正信息,發(fā)射功率選擇的越大,覆蓋的范圍就會越廣,其頻道設(shè)置要與接收電臺相同。發(fā)射天線負(fù)責(zé)信號的發(fā)送,其架設(shè)應(yīng)該選擇在空曠的高地,空曠的高地可以使減少信號阻隔。接收電臺裝載到自動駕駛汽車上,與車輛上的GNSS接收機(jī)相連,用于接收無線電信號。這種差分系統(tǒng)為電臺差分,通過電臺收發(fā)信號,還可以采用網(wǎng)絡(luò)差分的形式,工作原理與電臺差分一致,信號由電臺傳輸變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)傳輸,可以加大信號的傳輸范圍。3.3慣性導(dǎo)航誤差模型GNSS與INS融合的目的實(shí)際上是利用GNSS的信息對INS進(jìn)行誤差校正,這一過程要對INS的誤差有一個合理估計,并將估計的誤差反饋,因此對INS的誤差正確建模十分重要。根據(jù)圖2-1描述的慣性算法流程,需要估計的誤差主要包括姿態(tài)誤差、速度誤差和位置誤差,除此以外,還要對加速度計和陀螺儀零偏做出估算。
上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文第42頁kk1k1k1kkkkxxQyHxR(3-14)其中1=,tkkeFHH,t為采樣時間間隔,Q為過程噪聲協(xié)方差矩陣,R是測量噪聲協(xié)方差矩陣。在離散化之后,第k步的狀態(tài)值就可以由第k-1步狀態(tài)值估計得到。卡爾曼濾波算法框圖Fig.3-2Kalmanfilteralgorithmblockdiagram如圖3-2,卡爾曼濾波的核心算法步驟由以下幾步構(gòu)成:(1)根據(jù)上一步的狀態(tài)值和誤差協(xié)方差矩陣預(yù)測本步的狀態(tài)值和誤差協(xié)方差矩陣。|111kkkkxx(3-15)|11111TkkkkkkPPQ(3-16)(2)計算卡爾曼增益,卡爾曼增益決定了估計值和測量值之間的權(quán)重分配關(guān)系,是很重要的環(huán)節(jié)。1|1|1TTkkkkkkkkkKPHHPHR(3-17)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于穩(wěn)健特征點(diǎn)的立體視覺測程法[J]. 閔海根,趙祥模,徐志剛,張立成,王潤民. 上海交通大學(xué)學(xué)報. 2017(07)
[2]無人車自主定位和障礙物感知的視覺主導(dǎo)多傳感器融合方法(英文)[J]. Jian-ru XUE,Di WANG,Shao-yi DU,Di-xiao CUI,Yong HUANG,Nan-ning ZHENG. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2017(01)
[3]高動態(tài)GPS/INS組合導(dǎo)航中時間延遲軟硬件補(bǔ)償算法研究[J]. 杜瑾,李杰,羅丹瑤,鄒坤,楊雁宇. 傳感技術(shù)學(xué)報. 2016(12)
[4]GPS/INS緊耦合系統(tǒng)提高GPS失鎖后解算精度的方法[J]. 洪海斌,郭杭,滕長勝,徐運(yùn)廣. 測繪科學(xué). 2015(01)
[5]Cubature卡爾曼濾波與Unscented卡爾曼濾波估計精度比較[J]. 孫楓,唐李軍. 控制與決策. 2013(02)
[6]基于ANFIS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GPS/INS組合導(dǎo)航信息融合[J]. 劉卓凡,楊凱,王加詳,劉玉廣. 計算機(jī)測量與控制. 2012(08)
[7]MEMS慣性器件誤差系數(shù)的Allan方差分析方法[J]. 趙思浩,陸明泉,馮振明. 中國科學(xué):物理學(xué) 力學(xué) 天文學(xué). 2010(05)
[8]一種單目視覺測距方法的研究[J]. 王小坤,賈慶軒,譚勝. 科技信息(學(xué)術(shù)研究). 2008(34)
[9]北斗衛(wèi)星定位算法研究[J]. 廉保旺,趙楠,王永生. 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2007(01)
博士論文
[1]GNSS兼容與互操作總體技術(shù)研究[D]. 劉衛(wèi).上海交通大學(xué) 2011
碩士論文
[1]基于高精細(xì)地圖的GPS導(dǎo)航方法研究[D]. 賀勇.上海交通大學(xué) 2015
[2]載波相位差分動態(tài)定位的方法研究[D]. 王成.長安大學(xué) 2010
本文編號:3612102
【文章來源】:上海交通大學(xué)上海市211工程院校985工程院校教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:108 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
描述了橫滾角、俯仰角和航向角的定義,藍(lán)色的箭頭表示角度為正時的
GNSS/INS組合導(dǎo)航定位第37頁差分基準(zhǔn)站Fig.3-1Differentialreferencestation圖3-1是在實(shí)驗過程中架設(shè)的RTK地基差分系統(tǒng),該系統(tǒng)主要包括GNSS接收機(jī)、發(fā)射電臺、發(fā)射支架、接收電臺四個部分組成。GNSS接收機(jī)采用的是美國天寶公司生產(chǎn)的BD982板卡,可以支持多個衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng),支持多種頻率,接口也很豐富,該接收機(jī)需要充當(dāng)基準(zhǔn)站的角色,因此要事先接上位機(jī)將其配置為基準(zhǔn)站模式。發(fā)射電臺與基準(zhǔn)站連接,用于發(fā)送基準(zhǔn)站傳出的修正信息,發(fā)射功率選擇的越大,覆蓋的范圍就會越廣,其頻道設(shè)置要與接收電臺相同。發(fā)射天線負(fù)責(zé)信號的發(fā)送,其架設(shè)應(yīng)該選擇在空曠的高地,空曠的高地可以使減少信號阻隔。接收電臺裝載到自動駕駛汽車上,與車輛上的GNSS接收機(jī)相連,用于接收無線電信號。這種差分系統(tǒng)為電臺差分,通過電臺收發(fā)信號,還可以采用網(wǎng)絡(luò)差分的形式,工作原理與電臺差分一致,信號由電臺傳輸變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)傳輸,可以加大信號的傳輸范圍。3.3慣性導(dǎo)航誤差模型GNSS與INS融合的目的實(shí)際上是利用GNSS的信息對INS進(jìn)行誤差校正,這一過程要對INS的誤差有一個合理估計,并將估計的誤差反饋,因此對INS的誤差正確建模十分重要。根據(jù)圖2-1描述的慣性算法流程,需要估計的誤差主要包括姿態(tài)誤差、速度誤差和位置誤差,除此以外,還要對加速度計和陀螺儀零偏做出估算。
上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文第42頁kk1k1k1kkkkxxQyHxR(3-14)其中1=,tkkeFHH,t為采樣時間間隔,Q為過程噪聲協(xié)方差矩陣,R是測量噪聲協(xié)方差矩陣。在離散化之后,第k步的狀態(tài)值就可以由第k-1步狀態(tài)值估計得到。卡爾曼濾波算法框圖Fig.3-2Kalmanfilteralgorithmblockdiagram如圖3-2,卡爾曼濾波的核心算法步驟由以下幾步構(gòu)成:(1)根據(jù)上一步的狀態(tài)值和誤差協(xié)方差矩陣預(yù)測本步的狀態(tài)值和誤差協(xié)方差矩陣。|111kkkkxx(3-15)|11111TkkkkkkPPQ(3-16)(2)計算卡爾曼增益,卡爾曼增益決定了估計值和測量值之間的權(quán)重分配關(guān)系,是很重要的環(huán)節(jié)。1|1|1TTkkkkkkkkkKPHHPHR(3-17)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于穩(wěn)健特征點(diǎn)的立體視覺測程法[J]. 閔海根,趙祥模,徐志剛,張立成,王潤民. 上海交通大學(xué)學(xué)報. 2017(07)
[2]無人車自主定位和障礙物感知的視覺主導(dǎo)多傳感器融合方法(英文)[J]. Jian-ru XUE,Di WANG,Shao-yi DU,Di-xiao CUI,Yong HUANG,Nan-ning ZHENG. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2017(01)
[3]高動態(tài)GPS/INS組合導(dǎo)航中時間延遲軟硬件補(bǔ)償算法研究[J]. 杜瑾,李杰,羅丹瑤,鄒坤,楊雁宇. 傳感技術(shù)學(xué)報. 2016(12)
[4]GPS/INS緊耦合系統(tǒng)提高GPS失鎖后解算精度的方法[J]. 洪海斌,郭杭,滕長勝,徐運(yùn)廣. 測繪科學(xué). 2015(01)
[5]Cubature卡爾曼濾波與Unscented卡爾曼濾波估計精度比較[J]. 孫楓,唐李軍. 控制與決策. 2013(02)
[6]基于ANFIS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GPS/INS組合導(dǎo)航信息融合[J]. 劉卓凡,楊凱,王加詳,劉玉廣. 計算機(jī)測量與控制. 2012(08)
[7]MEMS慣性器件誤差系數(shù)的Allan方差分析方法[J]. 趙思浩,陸明泉,馮振明. 中國科學(xué):物理學(xué) 力學(xué) 天文學(xué). 2010(05)
[8]一種單目視覺測距方法的研究[J]. 王小坤,賈慶軒,譚勝. 科技信息(學(xué)術(shù)研究). 2008(34)
[9]北斗衛(wèi)星定位算法研究[J]. 廉保旺,趙楠,王永生. 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2007(01)
博士論文
[1]GNSS兼容與互操作總體技術(shù)研究[D]. 劉衛(wèi).上海交通大學(xué) 2011
碩士論文
[1]基于高精細(xì)地圖的GPS導(dǎo)航方法研究[D]. 賀勇.上海交通大學(xué) 2015
[2]載波相位差分動態(tài)定位的方法研究[D]. 王成.長安大學(xué) 2010
本文編號:3612102
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