如何獲得車輛精確定位是無人駕駛汽車在行駛過程中面臨的關(guān)鍵問題。目前普遍采用全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)(Global Positioning System,GPS)作為車輛定位方法,其能夠在大范圍室外空曠區(qū)域得到全局定位坐標(biāo),但在室內(nèi)或者室外遮擋環(huán)境下存在局部定位精度差或丟失定位的問題,因此本文針對(duì)無人駕駛汽車的定位估計(jì)進(jìn)行研究,提出了一種GPS與地圖匹配組合定位的方法來提高無人駕駛汽車在大范圍復(fù)雜場(chǎng)景下的定位精度,本文主要工作如下:首先研究了GPS定位誤差特點(diǎn)及數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù),分析了GPS定位技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn),基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)濾波技術(shù)采用一種數(shù)據(jù)過濾方法減小了GPS干擾誤差。其次建立車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型并研究了車輛航跡推算算法,分析了航跡推算定位技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn),基于無損卡爾曼濾波技術(shù)提出一種GPS與航跡推算融合方法提高了汽車定位精度。同時(shí)針對(duì)移動(dòng)平臺(tái)存在的航跡推算誤差干擾問題,建立一種修正航跡推算誤差的新運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,基于該模型提出一種航跡推算校正算法減小了航跡推算誤差。最后研究了基于單線激光雷達(dá)的SLAM技術(shù),分析了基于RBPF的改進(jìn)FastSLAM算法與二維地圖匹配定位算法,分別在室內(nèi)外環(huán)境下進(jìn)行構(gòu)圖實(shí)驗(yàn)。得...

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 車輛定位技術(shù)分類
        1.2.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 引出問題
    1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容
第二章 全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)的車輛定位方法
    2.1 全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)簡(jiǎn)介
        2.1.1 衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)的構(gòu)成
        2.1.2 GPS定位原理
        2.1.3 GPS誤差分析
    2.2 衛(wèi)星誤差校正
        2.2.1 數(shù)字濾波原理
        2.2.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    2.3 常用坐標(biāo)系及其轉(zhuǎn)換
        2.3.1 常用坐標(biāo)系
        2.3.2 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于航跡推算的車輛位姿估計(jì)方法
    3.1 航跡推算
    3.2 無損卡爾曼濾波
        3.2.1 標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波
        3.2.2 無損卡爾曼濾波
    3.3 航跡推算誤差校正
        3.3.1 航跡推算誤差校正分析
        3.3.2 航跡推算誤差校正實(shí)驗(yàn)
    3.4 定位估計(jì)實(shí)驗(yàn)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于地圖匹配的無人駕駛汽車組合定位
    4.1 環(huán)境地圖表示方法
    4.2 SLAM構(gòu)圖算法分析
        4.2.1 基于RBPF的改進(jìn)FastSLAM算法
        4.2.2 軟硬件環(huán)境介紹
        4.2.3 構(gòu)圖實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析
    4.3 地圖匹配定位算法
        4.3.1 自適應(yīng)蒙特卡洛定位算法
        4.3.2 地圖匹配定位實(shí)驗(yàn)
    4.4 基于地圖匹配定位的組合定位方法
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        4.5.1 混合環(huán)境組合定位結(jié)果分析
        4.5.2 室外組合定位結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果
致謝



本文編號(hào)：3888110