本文關(guān)鍵詞：室內(nèi)TOF定位及慣性導(dǎo)航的組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究

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【摘要】：基于TOF的無(wú)線(xiàn)定位技術(shù)和GPS技術(shù)一樣屬于非自主導(dǎo)航,其優(yōu)點(diǎn)是不存在累積誤差,但是易受外界干擾,如在強(qiáng)電磁環(huán)境、障礙物較多等環(huán)境下可靠性不高。慣性導(dǎo)航反應(yīng)快,穩(wěn)定性好,但是由于存在累積誤差,無(wú)法單獨(dú)進(jìn)行長(zhǎng)距離的導(dǎo)航,慣性導(dǎo)航屬于一種自主式導(dǎo)航。單一的導(dǎo)航方法往往具有某些方面的缺點(diǎn),本文將自主導(dǎo)航與非自主導(dǎo)航相結(jié)合,發(fā)揮各導(dǎo)航方式的優(yōu)點(diǎn),克服單一導(dǎo)航的不足,必然可以使室內(nèi)導(dǎo)航更加準(zhǔn)確與穩(wěn)定,提高整體導(dǎo)航精度。本文對(duì)室內(nèi)TOF定位及慣性導(dǎo)航技術(shù)的組合導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),主要完成的工作如下:(1)針對(duì)室內(nèi)組合導(dǎo)航系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)的需要,設(shè)計(jì)了一個(gè)能夠作為室內(nèi)組合導(dǎo)航載體的導(dǎo)航小車(chē)。該導(dǎo)航小車(chē)速度可控、前進(jìn)后退左轉(zhuǎn)右轉(zhuǎn)可控,能夠通過(guò)遠(yuǎn)程遙控器和系統(tǒng)上位機(jī)軟件對(duì)導(dǎo)航小車(chē)進(jìn)行控制,并且該導(dǎo)航小車(chē)有一定的載重能力,能夠運(yùn)載導(dǎo)航系統(tǒng)的器件和計(jì)算機(jī)輕松行駛。該導(dǎo)航小車(chē)的設(shè)計(jì)制作能夠作為室內(nèi)組合導(dǎo)航系統(tǒng)的一部分,對(duì)于室內(nèi)組合導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和驗(yàn)證發(fā)揮了重要作用。(2)設(shè)計(jì)與制作室內(nèi)組合導(dǎo)航系統(tǒng)的TOF定位和慣性導(dǎo)航部分,TOF定位模塊通過(guò)測(cè)量基站與標(biāo)簽之間的距離然后利用定位算法對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行定位,慣性導(dǎo)航部分可以實(shí)時(shí)監(jiān)控導(dǎo)航小車(chē)的運(yùn)行姿態(tài)、行進(jìn)方位和行駛速度等信息。本室內(nèi)組合導(dǎo)航系統(tǒng)采用TOF定位和慣性導(dǎo)航的聯(lián)合定位。(3)設(shè)計(jì)制作室內(nèi)組合導(dǎo)航系統(tǒng)的上位機(jī)系統(tǒng)軟件,系統(tǒng)上位機(jī)軟件能夠?qū)?dǎo)航小車(chē)、TOF定位模塊和慣性導(dǎo)航進(jìn)行控制,并且能夠采集和顯示導(dǎo)航小車(chē)、TOF定位模塊和慣性導(dǎo)航的數(shù)據(jù)信息。對(duì)室內(nèi)組合導(dǎo)航系統(tǒng)建立了卡爾曼濾波的狀態(tài)方程和量測(cè)方程,并對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,驗(yàn)證組合導(dǎo)航比單一的導(dǎo)航方式更加具有優(yōu)勢(shì)。
【關(guān)鍵詞】：導(dǎo)航小車(chē) TOF定位 慣性導(dǎo)航 組合導(dǎo)航 卡爾曼濾波
【學(xué)位授予單位】：齊魯工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN967.2
【目錄】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究的背景及意義11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12
• 1.2 組合導(dǎo)航國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)14-17
• 第2章 室內(nèi)導(dǎo)航小車(chē)的設(shè)計(jì)17-27
• 2.1 室內(nèi)導(dǎo)航小車(chē)整體架構(gòu)17-18
• 2.2 室內(nèi)導(dǎo)航小車(chē)硬件設(shè)計(jì)18-21
• 2.2.1 室內(nèi)導(dǎo)航小車(chē)硬件選擇18-19
• 2.2.2 導(dǎo)航小車(chē)硬件連接19-21
• 2.3 室內(nèi)導(dǎo)航小車(chē)軟件設(shè)計(jì)21-26
• 2.3.0 室內(nèi)導(dǎo)航小車(chē)軟件設(shè)計(jì)邏輯21-22
• 2.3.1 PLC內(nèi)部資源使用概述22-23
• 2.3.2 室內(nèi)導(dǎo)航小車(chē)程序控制的實(shí)現(xiàn)23-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 基于TOF的室內(nèi)定位27-39
• 3.1 室內(nèi)定位的特點(diǎn)27-28
• 3.2 TOF測(cè)距概述28-30
• 3.2.1 測(cè)距分類(lèi)28-29
• 3.2.2 TOF測(cè)距原理29-30
• 3.3 基于TOF技術(shù)的定位系統(tǒng)30-33
• 3.3.1 基于TOF定位系統(tǒng)的組成30-32
• 3.3.2 基于TOF定位系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用32
• 3.3.3 基于TOF定位系統(tǒng)的測(cè)距結(jié)果32-33
• 3.4 室內(nèi)定位算法33-37
• 3.4.1 三邊測(cè)量法33-34
• 3.4.2 三角測(cè)量法34-35
• 3.4.3 極大似然估計(jì)法35-37
• 3.5 TOF定位誤差模型37-38
• 3.6 本章小結(jié)38-39
• 第4章 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)39-51
• 4.1 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)簡(jiǎn)介39
• 4.2 常用坐標(biāo)系39-40
• 4.3 姿態(tài)矩陣解算40-45
• 4.3.1 方向余弦法41
• 4.3.2 歐拉角法41-42
• 4.3.3 四元數(shù)法42-43
• 4.3.4 姿態(tài)航位解算43-45
• 4.4 九自由度慣性導(dǎo)航45-48
• 4.4.1 九自由度慣性導(dǎo)航硬件組成45-46
• 4.4.2 九自由度慣性導(dǎo)航軟件設(shè)計(jì)46-47
• 4.4.3 顯示結(jié)果47-48
• 4.5 慣導(dǎo)系統(tǒng)的誤差模型分析48-50
• 4.5.1 陀螺儀誤差模型49
• 4.5.2 加速度計(jì)誤差模型49-50
• 4.5.3 位置誤差模型50
• 4.6 本章小結(jié)50-51
• 第5章 導(dǎo)航系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)和卡爾曼濾波51-69
• 5.1 系統(tǒng)軟件整體設(shè)計(jì)51-56
• 5.1.1 系統(tǒng)軟件整體架構(gòu)51-52
• 5.1.2 系統(tǒng)軟件界面52-53
• 5.1.3 串口通信的實(shí)現(xiàn)53-56
• 5.2 系統(tǒng)軟件對(duì)子系統(tǒng)的控制56-58
• 5.2.1 系統(tǒng)軟件對(duì)命令路由的控制56-57
• 5.2.2 系統(tǒng)軟件對(duì)導(dǎo)航小車(chē)的控制57-58
• 5.2.3 系統(tǒng)軟件對(duì)慣性導(dǎo)航的控制58
• 5.3 系統(tǒng)軟件結(jié)果58-59
• 5.4 卡爾曼濾波基本原理59-61
• 5.4.1 卡爾曼濾波概述59
• 5.4.2 卡爾曼濾波基本方程59-61
• 5.5 組合導(dǎo)航系統(tǒng)卡爾曼濾波器設(shè)計(jì)61-64
• 5.5.1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的特點(diǎn)61-62
• 5.5.2 卡爾曼濾波器設(shè)計(jì)框圖62
• 5.5.3 狀態(tài)方程62-63
• 5.5.4 量測(cè)方程63-64
• 5.6 仿真實(shí)驗(yàn)64-66
• 5.7本章小結(jié)66-69
• 第6章 總結(jié)與展望69-71
• 6.1 總結(jié)69-70
• 6.2 展望70-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 致謝75-77
• 在學(xué)期間主要科研成果77

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