發(fā)布時間：2018-06-08 13:46

  本文選題：慣性定位 + Android��； 參考：《西安科技大學》2017年碩士論文

【摘要】：慣性定位技術(shù)在導(dǎo)航、地下勘探以及通信等領(lǐng)域有著極其廣泛的應(yīng)用。目前的定位技術(shù)主要是憑借接收GPS數(shù)據(jù)來實現(xiàn)對物體的定位,它具有定位精確度高、定位誤差穩(wěn)定和定位誤差不會積累等優(yōu)點,但是當定位系統(tǒng)處于接收不到GPS信號的盲區(qū)位置時,系統(tǒng)將不能有效的完成導(dǎo)航功能。針對這種問題本文提出了基于傳感器的三維慣性定位系統(tǒng),用來對GPS覆蓋不到的區(qū)域進行定位補償。本文首先通過九軸運動傳感器JY901B來采集運動物體的三軸加速度、三軸角速度以及三軸磁場強度,并通過藍牙將數(shù)據(jù)發(fā)送到Android智能終端上。然后利用角速度求出四元數(shù),并利用四元數(shù)對加速度進行坐標系的轉(zhuǎn)換。將加速度的數(shù)據(jù)進行積分計算出速度,再對速度的值進行積分從而計算出位移。最后利用磁場強度數(shù)據(jù)求出的旋轉(zhuǎn)角度將最終的位移方向轉(zhuǎn)換到地理坐標的方向上去。在慣性定位系統(tǒng)中,為了降低系統(tǒng)中的隨機誤差和積累誤差,系統(tǒng)采用Kalman濾波對原始數(shù)據(jù)中的隨機誤差進行處理,并提出了基于零相濾波的誤差補償算法對積累誤差進行補償。并在安卓平臺上采用OpenGL ES重建物體在三維空間中的運動軌跡,從而實現(xiàn)了對運動物體的定位。慣性定位系統(tǒng)開發(fā)完成之后,本文設(shè)計了相應(yīng)的實驗方案,對系統(tǒng)的性能進行驗證。實驗表明本文設(shè)計的慣性定位系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對低速運動物體在三維空間中的定位。
[Abstract]:Inertial positioning technology is widely used in navigation, underground exploration and communication. The current positioning technology mainly relies on receiving GPS data to realize the positioning of objects. It has the advantages of high positioning accuracy, stable positioning errors and no accumulation of positioning errors. But when the positioning system can not receive GPS signals in the blind area, the system will not be able to effectively complete the navigation function. In order to solve this problem, a three dimensional inertial positioning system based on sensors is proposed, which is used to compensate for the areas that cannot be covered by GPS. In this paper, a nine-axis motion sensor JY901B is used to collect the triaxial acceleration, triaxial velocity and triaxial magnetic field intensity of the moving object, and the data are transmitted to the Android intelligent terminal via Bluetooth. Then the quaternion is calculated by angular velocity and the acceleration coordinate system is transformed by quaternion. The acceleration data are integrated to calculate the velocity and then the velocity value is integrated to calculate the displacement. Finally, the rotation angle obtained from the magnetic field intensity data is used to convert the final displacement direction to the direction of geographical coordinates. In order to reduce the random error and accumulation error in the inertial positioning system, the Kalman filter is used to deal with the random error in the original data, and an error compensation algorithm based on zero-phase filter is proposed to compensate the accumulated error. On Android platform, OpenGL es is used to reconstruct the moving track of objects in three dimensional space, thus the positioning of moving objects is realized. After the development of the inertial positioning system, the corresponding experimental scheme is designed to verify the performance of the system. Experiments show that the inertial positioning system designed in this paper can realize the positioning of low speed moving objects in three dimensional space.
【學位授予單位】：西安科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN96

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本文編號：1995990