在車聯(lián)網(wǎng)場景中,智能車輛需要擁有環(huán)境探測、路勁規(guī)劃、自動(dòng)駕駛等功能,其中智能車輛的無縫高精度導(dǎo)航定位是車聯(lián)網(wǎng)上層服務(wù)的基礎(chǔ)與關(guān)鍵。常用的兩種車輛定位技術(shù)主要是全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System,GPS)和捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)。GPS在開闊天空下的定位精度能達(dá)到5-10米,但是當(dāng)車輛位于GPS衛(wèi)星被遮蔽的地方時(shí),車輛定位精度急劇下降。車輛攜帶的捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)可以依靠慣性測量單元(Inertial Measurement Unit,IMU)提供短時(shí)的定位精度,但是由于IMU存在誤差累積,無法提供長時(shí)間高精度定位。針對這些問題,本文提出了車輛間接協(xié)作定位(Implicit Cooperative Positioning,ICP)的方法,打破了傳統(tǒng)車輛以單車為自治實(shí)體的方法,通過車與車之間的雷達(dá)測距測角以及位置共享,從而進(jìn)一步提高定位精度。充分利用無人機(jī)高可靠性視距傳輸、高移動(dòng)性、增強(qiáng)地網(wǎng)盲點(diǎn)覆蓋等優(yōu)點(diǎn),將無人機(jī)作為一個(gè)定位的輔助中繼節(jié)點(diǎn),用來提升位于定位盲區(qū)車輛的精度,從而實(shí)現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)中車輛定位全覆蓋的要求。鑒于自動(dòng)駕駛場景中,車輛的高移動(dòng)性、高不確定性,車載雷達(dá)量...

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖3-1間接協(xié)作定位的系統(tǒng)模型

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-16-第3章基于動(dòng)態(tài)非參數(shù)BP的車輛間接協(xié)作定位3.1引言根據(jù)前面的貝葉斯理論分析可以知道，車輛的定位與追蹤能夠認(rèn)為是各個(gè)觀測消息和本身的慣導(dǎo)預(yù)測消息的融合與迭代更新。在智能駕駛的場景中，車輛使用自身攜帶的攝像頭、毫米波雷達(dá)、全球定位系統(tǒng)等帶有量測....

圖4-1多擴(kuò)展目標(biāo)模型

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-32-圖4-1多擴(kuò)展目標(biāo)模型車輛動(dòng)力學(xué)方程為：11nnnnkkkkkxxΦυ(4-2)其中nkx代表為第k時(shí)刻第n個(gè)車輛的質(zhì)心運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，1nkkΦ為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，表征質(zhì)心狀態(tài)從k-1時(shí)刻到k時(shí)刻的轉(zhuǎn)化過程，nkυ表示為運(yùn)動(dòng)過程中的高斯白噪聲。形態(tài)演....

本文編號(hào)：3939724