隨著北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（BeiDou Navigation Satellite System,BDS）、無(wú)人駕駛產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展,低成本、高精度、高穩(wěn)定性的車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者和工程師們的研究熱點(diǎn)。相比于傳統(tǒng)松組合系統(tǒng),基于全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（Global Navigation Satellite System,GNSS）與微機(jī)電慣性測(cè)量單元（Micro-Electro-Mechanical System Inertial Measurement Unit,MEMS IMU）的緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)靈活輕便,輸出精度和頻率穩(wěn)定,即使在少于四顆衛(wèi)星時(shí)也能繼續(xù)工作。本文在此背景下,對(duì)緊組合導(dǎo)航相關(guān)算法進(jìn)行研究,并設(shè)計(jì)完成了低成本雙模GNSS/SINS車(chē)載緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)。本文首先介紹了慣性導(dǎo)航、衛(wèi)星導(dǎo)航的基本原理和常用解算方法,討論了各自的優(yōu)缺點(diǎn)和誤差來(lái)源。根據(jù)定位參數(shù)估計(jì)需求和系統(tǒng)誤差傳播方程,對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了誤差建模,分析了用于數(shù)據(jù)融合的卡爾曼濾波算法以及濾波器狀態(tài)參數(shù)的補(bǔ)償方法,為搭建系統(tǒng)組合導(dǎo)航濾波器提供理論依據(jù)。然后,根據(jù)衛(wèi)星定位和慣性系統(tǒng)的誤差模型,本文完成了緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)的離散擴(kuò)展卡爾曼... 

【文章來(lái)源】：東南大學(xué)江蘇省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 車(chē)載組合導(dǎo)航研究現(xiàn)狀
        1.2.2 緊組合導(dǎo)航研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容及意義
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 緊組合導(dǎo)航原理
    2.1 常用坐標(biāo)系
    2.2 慣性導(dǎo)航解算原理
        2.2.1 慣性導(dǎo)航解算過(guò)程
        2.2.2 慣性導(dǎo)航誤差建模
    2.3 衛(wèi)星定位系統(tǒng)原理
        2.3.1 衛(wèi)星星歷和衛(wèi)星位置
        2.3.2 偽距和偽距率求取
        2.3.3 衛(wèi)星誤差建模
    2.4 卡爾曼濾波算法
        2.4.1 卡爾曼濾波算法介紹
        2.4.2 狀態(tài)估計(jì)參數(shù)補(bǔ)償
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于車(chē)載的緊組合導(dǎo)航算法與仿真
    3.1 車(chē)載軌跡發(fā)生器
    3.2 慣性解算的偽距推算
    3.3 離散擴(kuò)展卡爾曼濾波
        3.3.1 離散擴(kuò)展卡爾曼濾波結(jié)構(gòu)
        3.3.2 車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)約束和多傳感器輔助
        3.3.3 擴(kuò)展卡爾曼濾波初始化
        3.3.4 基于時(shí)間同步的雙速率卡爾曼濾波算法
    3.4 仿真實(shí)驗(yàn)
        3.4.1 基于MFC的算法移植及界面程序
        3.4.2 仿真分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 硬件平臺(tái)與實(shí)驗(yàn)
    4.1 GNSS和SINS數(shù)據(jù)分析及選型
        4.1.1 GNSS和SINS數(shù)據(jù)分析
        4.1.2 GNSS和SINS器件選型
    4.2 硬件電路設(shè)計(jì)
    4.3 PCB制作及調(diào)試
    4.4 實(shí)驗(yàn)與驗(yàn)證
        4.4.1 雪地環(huán)境測(cè)試
        4.4.2 低速實(shí)驗(yàn)
        4.4.3 跑車(chē)實(shí)驗(yàn)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 下一步研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介


【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
[1]基于雙天線慣性輔助的車(chē)載定位定向技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 靳文鑫.北京交通大學(xué) 2017
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[3]基于MEMS IMU的車(chē)載組合導(dǎo)航技術(shù)研究[D]. 徐正鵬.武漢大學(xué) 2017
[4]嵌入式車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)的應(yīng)用與研究[D]. 段潔斐.天津工業(yè)大學(xué) 2016
[5]基于偽距、偽距率的SINS/GPS緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究[D]. 臧中原.北京理工大學(xué) 2015
[6]GPS/INS耦合結(jié)構(gòu)和融合算法研究[D]. 李妍妍.電子科技大學(xué) 2014
[7]車(chē)載MEMS/GPS緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究[D]. 劉海峰.哈爾濱工程大學(xué) 2014
[8]基于車(chē)載平臺(tái)的北斗/SINS緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 張海龍.東北大學(xué) 2013
[9]基于GPS/DR緊組合車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)研究及實(shí)現(xiàn)[D]. 黃攀.哈爾濱工程大學(xué) 2013
[10]車(chē)聯(lián)網(wǎng)衛(wèi)星/微慣性組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)研究[D]. 趙旭.北京信息科技大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3629017