5G與云計算等信息通信技術(shù)的蓬勃發(fā)展將引爆人們出行方式的變革,智慧城市與智能交通已經(jīng)成為未來主要的發(fā)展趨勢。車輛定位導航系統(tǒng)性能的優(yōu)劣直接影響著智慧出行的交通安全與溝通效率,因此大眾對于高質(zhì)量的車輛定位服務(wù)有著更迫切的需求。本文從經(jīng)濟和實用的角度出發(fā),選用低成本的里程計以及車載導航GPS接收機,并結(jié)合容積Kalman濾波算法和交互多模型算法構(gòu)建了具有自適應(yīng)功能的雙里程計/GPS組合導航系統(tǒng)。具體工作內(nèi)容包括:（1）研究固定在車輛驅(qū)動雙輪上的雙里程計相對車輛的幾何位置關(guān)系,將此幾何約束與里程計航位推算相結(jié)合,進一步觀測車輛的位置姿態(tài),從而減小觀測誤差。此外,分別對雙里程計和車載GPS接收機的誤差進行分析,在此基礎(chǔ)上研究并設(shè)計了雙里程計/GPS組合導航系統(tǒng),使用GPS完成對雙里程計慣性導航的初始化對準以及誤差校正。本文將組合導航系統(tǒng)與容積Kalman濾波算法相結(jié)合,使用MATLAB進行仿真,實驗結(jié)果表明相較于單一的GPS導航,組合導航系統(tǒng)的定位精度得到了較大幅度的提升,系統(tǒng)對速度信息的估計時延也降低了5s左右。（2）車輛的實際機動狀態(tài)難以用單一運動模型描述,本文對雙里程計/GPS組合導航系... 

【文章來源】：南京郵電大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

磁電式里程計工作原理

南京郵電大學專業(yè)學位碩士研究生學位論文第四章雙里程計自適應(yīng)CKF算法在車輛定位中的應(yīng)用44圖4.3盤山公路局部路段圖4.4MATLAB模擬車輛軌跡圖仿真實驗情景：車輛在二維平面內(nèi)模擬盤山公路做復雜機動運動，實驗濾波時間為300s，即3000個濾波點。初始零時刻，車輛的二維平面坐標位置為（0m，0m），x方向的初始速度為15m/s，y方向的初始速度為26m/s，行駛航向角為60à。在前300個濾波時刻，行進車輛在x坐標方向和y坐標方向都保持勻速直線運動�？紤]到行駛安全規(guī)定山路轉(zhuǎn)彎地段機動車最高時速不得超過60公里每小時，在接下來的100個濾波時刻，行進車輛保持航向角方向不變做勻減速直線運動，直至速度降為20m/s。在第400個濾波時刻，行進車輛做第一次機動轉(zhuǎn)彎，車速為20m/s，轉(zhuǎn)彎半徑為153m，之后繼續(xù)保持直線勻速運動。在第600個濾波時刻至第2000個濾波時刻，行進車輛接連做四次不同轉(zhuǎn)彎半徑的勻速轉(zhuǎn)彎運動，之后繼續(xù)前進做維持30s的勻速直線運動。在第2300個濾波時刻，行進車輛做最后一次機動轉(zhuǎn)彎，航向角變化速度為/24rads，轉(zhuǎn)彎半徑約為153m。在后500個濾波時刻，行進車輛在保持一小段時間

【參考文獻】：
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本文編號：3575313