同時定位與制圖輔助的GPS/DR組合導(dǎo)航
發(fā)布時間:2020-12-14 04:19
針對全球定位系統(tǒng)在信號失鎖條件下與航位推算組合導(dǎo)航的系統(tǒng)誤差快速累積問題,提出一種基于壓縮擴展卡爾曼濾波的同時定位與制圖的輔助的全球定位系統(tǒng)/航位推算組合導(dǎo)航方法。該方法利用同時定位與輔助實現(xiàn)運動平臺在全球定位系統(tǒng)信號無效時連續(xù)穩(wěn)定導(dǎo)航,抑制航位推算定位誤差的累積,并利用全球定位系統(tǒng)定位結(jié)果校正同時定位與輔助制圖誤差,減小地圖的不確定性。設(shè)計基于壓縮擴展卡爾曼濾波的同時定位與輔助/全球定位系統(tǒng)組合濾波器,實現(xiàn)大尺度環(huán)境下同時定位與輔助/全球定位系統(tǒng)的實時解算。真實實驗數(shù)據(jù)計算結(jié)果分析表明,相對于同時定位與輔助定位結(jié)果,同時定位與輔助的全球定位系統(tǒng)/航位推算組合導(dǎo)航可有效提高系統(tǒng)定位性能,使得制圖精度提高10m。
【文章來源】:國防科技大學(xué)學(xué)報. 2014年03期 北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
局部和鄰域地圖
?媯?禱靨卣韉閬嘍猿盜揪嗬胗?xùn)V酉?角,測量精度分別為1m/s和1.5°,輸出頻率為5Hz。GPS輸出位置信息精度為3m,頻率1Hz。SLAM問題求解中采用分支界限聯(lián)合兼容數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法與壓縮卡爾曼濾波方法。如圖2為GPS定位結(jié)果以及DR和GPS/DR組合估計車輛軌跡。從圖中可知,由于車輛運行環(huán)境樹木稠密,GPS信號頻繁丟失,甚至產(chǎn)生較大定位誤差。GPS/DR組合導(dǎo)航系統(tǒng),實現(xiàn)GPS信號失鎖時,由DR系統(tǒng)估計車輛位姿,改善系統(tǒng)在GPS定位無效時為車輛提供連續(xù)導(dǎo)航性能。然而在GPS信號長時間失鎖時,組合系統(tǒng)導(dǎo)航誤差快速累積。圖2GPS/DR與GPS定位結(jié)果Fig.2GPS/DRandGPSpositioningresults基于CEKF方法SLAM解算以及SLAM輔助的GPS/DR組合導(dǎo)航結(jié)果分別如圖3和圖4所示。圖中實線為車輛軌跡估計;虛線為GPS估計車輛軌跡;點代表SLAM構(gòu)建的環(huán)境特征點,既實驗環(huán)境中樹干中心位置估計;為檢驗地圖創(chuàng)建的準(zhǔn)確性,在圖3和4中取與真實環(huán)境中樹干相對應(yīng)的三個特征點進行比較,并一一對應(yīng)標(biāo)記為#1、#2和#3的特征點。為有效比較兩種方法性能,將圖3和圖4結(jié)果重載實際環(huán)境衛(wèi)星圖如圖5和圖6所示。從圖5中可知,SLAM方法在小閉環(huán)運動區(qū)域中,可精確實現(xiàn)車輛地面導(dǎo)航,然而進行大閉環(huán)運動時,SLAM定位結(jié)果將產(chǎn)生較大誤差,如標(biāo)志#1和#3與環(huán)境特征點,車輛軌跡估計與GPS定位結(jié)果均存在偏差。通過與標(biāo)志點實際坐標(biāo)(從GoogleEarth中獲取)比較,誤差可達到10m。比較圖6可知,標(biāo)志#1和#3與環(huán)境特征點有效重合,在視野開闊環(huán)境中,車輛軌跡估計與GPS定位結(jié)果近似相同。因此,SLAM輔助的GPS/DR組合導(dǎo)航增強了GPS/DR組合導(dǎo)航性圖3SLAM與GPS定位結(jié)果Fig.3SLAMandGPSpositioningresults圖4SLAM/GPS組合導(dǎo)航與GPS定位結(jié)果Fig.4SLAM/GPSintegratednavigat
#3的特征點。為有效比較兩種方法性能,將圖3和圖4結(jié)果重載實際環(huán)境衛(wèi)星圖如圖5和圖6所示。從圖5中可知,SLAM方法在小閉環(huán)運動區(qū)域中,可精確實現(xiàn)車輛地面導(dǎo)航,然而進行大閉環(huán)運動時,SLAM定位結(jié)果將產(chǎn)生較大誤差,如標(biāo)志#1和#3與環(huán)境特征點,車輛軌跡估計與GPS定位結(jié)果均存在偏差。通過與標(biāo)志點實際坐標(biāo)(從GoogleEarth中獲取)比較,誤差可達到10m。比較圖6可知,標(biāo)志#1和#3與環(huán)境特征點有效重合,在視野開闊環(huán)境中,車輛軌跡估計與GPS定位結(jié)果近似相同。因此,SLAM輔助的GPS/DR組合導(dǎo)航增強了GPS/DR組合導(dǎo)航性圖3SLAM與GPS定位結(jié)果Fig.3SLAMandGPSpositioningresults圖4SLAM/GPS組合導(dǎo)航與GPS定位結(jié)果Fig.4SLAM/GPSintegratednavigationandGPSpositioningresults能,同時有效提高SLAM定位與制圖精度。4結(jié)論基于CEKF方法,本文提出SLAM輔助GPS/DR組合導(dǎo)航方法,設(shè)計了SLAM/GPS組合信息濾波器。當(dāng)GPS定位可用時,利用GPS觀測對局部地圖狀態(tài)變量進行實時傳統(tǒng)EKF更新,對鄰域·75·
【參考文獻】:
期刊論文
[1]無縫GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 何曉峰,胡小平,唐康華. 國防科技大學(xué)學(xué)報. 2008(01)
[2]即時定位與制圖輔助的INS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)[J]. 曹夢龍,崔平遠(yuǎn). 中國慣性技術(shù)學(xué)報. 2007(04)
博士論文
[1]車載自主定位定向系統(tǒng)研究[D]. 嚴(yán)恭敏.西北工業(yè)大學(xué) 2006
本文編號:2915798
【文章來源】:國防科技大學(xué)學(xué)報. 2014年03期 北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
局部和鄰域地圖
?媯?禱靨卣韉閬嘍猿盜揪嗬胗?xùn)V酉?角,測量精度分別為1m/s和1.5°,輸出頻率為5Hz。GPS輸出位置信息精度為3m,頻率1Hz。SLAM問題求解中采用分支界限聯(lián)合兼容數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法與壓縮卡爾曼濾波方法。如圖2為GPS定位結(jié)果以及DR和GPS/DR組合估計車輛軌跡。從圖中可知,由于車輛運行環(huán)境樹木稠密,GPS信號頻繁丟失,甚至產(chǎn)生較大定位誤差。GPS/DR組合導(dǎo)航系統(tǒng),實現(xiàn)GPS信號失鎖時,由DR系統(tǒng)估計車輛位姿,改善系統(tǒng)在GPS定位無效時為車輛提供連續(xù)導(dǎo)航性能。然而在GPS信號長時間失鎖時,組合系統(tǒng)導(dǎo)航誤差快速累積。圖2GPS/DR與GPS定位結(jié)果Fig.2GPS/DRandGPSpositioningresults基于CEKF方法SLAM解算以及SLAM輔助的GPS/DR組合導(dǎo)航結(jié)果分別如圖3和圖4所示。圖中實線為車輛軌跡估計;虛線為GPS估計車輛軌跡;點代表SLAM構(gòu)建的環(huán)境特征點,既實驗環(huán)境中樹干中心位置估計;為檢驗地圖創(chuàng)建的準(zhǔn)確性,在圖3和4中取與真實環(huán)境中樹干相對應(yīng)的三個特征點進行比較,并一一對應(yīng)標(biāo)記為#1、#2和#3的特征點。為有效比較兩種方法性能,將圖3和圖4結(jié)果重載實際環(huán)境衛(wèi)星圖如圖5和圖6所示。從圖5中可知,SLAM方法在小閉環(huán)運動區(qū)域中,可精確實現(xiàn)車輛地面導(dǎo)航,然而進行大閉環(huán)運動時,SLAM定位結(jié)果將產(chǎn)生較大誤差,如標(biāo)志#1和#3與環(huán)境特征點,車輛軌跡估計與GPS定位結(jié)果均存在偏差。通過與標(biāo)志點實際坐標(biāo)(從GoogleEarth中獲取)比較,誤差可達到10m。比較圖6可知,標(biāo)志#1和#3與環(huán)境特征點有效重合,在視野開闊環(huán)境中,車輛軌跡估計與GPS定位結(jié)果近似相同。因此,SLAM輔助的GPS/DR組合導(dǎo)航增強了GPS/DR組合導(dǎo)航性圖3SLAM與GPS定位結(jié)果Fig.3SLAMandGPSpositioningresults圖4SLAM/GPS組合導(dǎo)航與GPS定位結(jié)果Fig.4SLAM/GPSintegratednavigat
#3的特征點。為有效比較兩種方法性能,將圖3和圖4結(jié)果重載實際環(huán)境衛(wèi)星圖如圖5和圖6所示。從圖5中可知,SLAM方法在小閉環(huán)運動區(qū)域中,可精確實現(xiàn)車輛地面導(dǎo)航,然而進行大閉環(huán)運動時,SLAM定位結(jié)果將產(chǎn)生較大誤差,如標(biāo)志#1和#3與環(huán)境特征點,車輛軌跡估計與GPS定位結(jié)果均存在偏差。通過與標(biāo)志點實際坐標(biāo)(從GoogleEarth中獲取)比較,誤差可達到10m。比較圖6可知,標(biāo)志#1和#3與環(huán)境特征點有效重合,在視野開闊環(huán)境中,車輛軌跡估計與GPS定位結(jié)果近似相同。因此,SLAM輔助的GPS/DR組合導(dǎo)航增強了GPS/DR組合導(dǎo)航性圖3SLAM與GPS定位結(jié)果Fig.3SLAMandGPSpositioningresults圖4SLAM/GPS組合導(dǎo)航與GPS定位結(jié)果Fig.4SLAM/GPSintegratednavigationandGPSpositioningresults能,同時有效提高SLAM定位與制圖精度。4結(jié)論基于CEKF方法,本文提出SLAM輔助GPS/DR組合導(dǎo)航方法,設(shè)計了SLAM/GPS組合信息濾波器。當(dāng)GPS定位可用時,利用GPS觀測對局部地圖狀態(tài)變量進行實時傳統(tǒng)EKF更新,對鄰域·75·
【參考文獻】:
期刊論文
[1]無縫GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 何曉峰,胡小平,唐康華. 國防科技大學(xué)學(xué)報. 2008(01)
[2]即時定位與制圖輔助的INS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)[J]. 曹夢龍,崔平遠(yuǎn). 中國慣性技術(shù)學(xué)報. 2007(04)
博士論文
[1]車載自主定位定向系統(tǒng)研究[D]. 嚴(yán)恭敏.西北工業(yè)大學(xué) 2006
本文編號:2915798
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