隨著機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展,移動(dòng)機(jī)器人被越來越多地應(yīng)用于國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)的各個(gè)領(lǐng)域。在移動(dòng)機(jī)器人涉及的多項(xiàng)技術(shù)中,其導(dǎo)航定位系統(tǒng)業(yè)已成為學(xué)者們的研究熱點(diǎn)。在室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境下,常規(guī)的無線定位技術(shù)難以同時(shí)滿足系統(tǒng)定位精度和可靠性的需求,研究新型高可靠、高精度的室內(nèi)機(jī)器人定位系統(tǒng)成為室內(nèi)定位亟待解決的問題。本文以INS/WSN組合導(dǎo)航系統(tǒng)為研究對(duì)象,對(duì)系統(tǒng)的模型設(shè)計(jì)及信息融合算法進(jìn)行了研究,系統(tǒng)地分析了不同的模型以及不同的信息融合濾波算法對(duì)INS/WSN組合導(dǎo)航定位精度的影響。在INS/WSN松組合架構(gòu)下,本文通過對(duì)多模型理論的研究,分別提出了基于交互多模型的濾波方法、基于模型切換的濾波方法以及基于模型集切換的濾波方法,并引入強(qiáng)跟蹤濾波器以提高INS/WSN濾波模型的魯棒性。與基于單個(gè)模型的濾波方法相比,基于交互多模型的濾波方法能在一定程度上提高對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的定位精度,但當(dāng)移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)模式改變時(shí),系統(tǒng)模型集中與之匹配的有效模型并沒有得到及時(shí)地切換,這會(huì)影響該濾波方法的定位精度。為解決上述問題,本文提出了一種基于模型切換的濾波方法,其采用加速度統(tǒng)計(jì)信息作為特征量來選取與移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模式相匹配的系...

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究的背景與意義
    1.2 相關(guān)領(lǐng)域研究概述
        1.2.1 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)
        1.2.2 室內(nèi)無線定位技術(shù)
        1.2.3 組合導(dǎo)航信息融合技術(shù)
        1.2.4 交互多模型理論
    1.3 論文的主要內(nèi)容及章節(jié)安排
第二章 SINS基本原理及WSN定位算法
    2.1 SINS基本原理
        2.1.1 導(dǎo)航系統(tǒng)中的常用坐標(biāo)系
        2.1.2 SINS基本原理
        2.1.3 SINS系統(tǒng)姿態(tài)更新的解算
        2.1.4 SINS系統(tǒng)載體速度和位置的解算
    2.2 WSN定位算法
        2.2.1 基于信號(hào)到達(dá)時(shí)間的定位方法
        2.2.2 基于信號(hào)到達(dá)時(shí)間差的定位方法
        2.2.3 基于信號(hào)到達(dá)角度的定位方法
        2.2.4 基于信號(hào)接收強(qiáng)度的定位方法
    2.3 本章小結(jié)
第三章 INS/WSN松組合導(dǎo)航算法設(shè)計(jì)
    3.1 基于交互多模型的INS/WSN松組合濾波方法
        3.1.1 INS/WSN松組合導(dǎo)航系統(tǒng)濾波模型的建立
        3.1.2 基于IMM的INS/WSN松組合濾波方法的實(shí)現(xiàn)
        3.1.3 仿真實(shí)驗(yàn)
    3.2 基于模型切換的INS/WSN松組合濾波方法
        3.2.1 INS/WSN松組合導(dǎo)航系統(tǒng)濾波模型的建立
        3.2.2 基于模型切換的INS/WSN松組合濾波方法的實(shí)現(xiàn)
        3.2.3 仿真實(shí)驗(yàn)
    3.3 基于模型集切換的INS/WSN松組合濾波方法
        3.3.1 INS/WSN松組合導(dǎo)航系統(tǒng)濾波模型的建立
        3.3.2 基于模型集切換的INS/WSN松組合濾波方法的實(shí)現(xiàn)
        3.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)
    3.4 強(qiáng)跟蹤卡爾曼濾波器在INS/WSN松組合算法中的應(yīng)用
        3.4.1 強(qiáng)跟蹤卡爾曼濾波器(STKF)
        3.4.2 STKF在基于模型集切換的INS/WSN松組合算法中的應(yīng)用
    3.5 本章小結(jié)
第四章 INS/WSN緊組合導(dǎo)航算法設(shè)計(jì)
    4.1 基于交互多模型的INS/WSN緊組合濾波方法
        4.1.1 INS/WSN緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)濾波模型的建立
        4.1.2 基于IMM的INS/WSN緊組合濾波算法的實(shí)現(xiàn)
        4.1.3 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.2 基于模型切換的INS/WSN緊組合濾波方法
        4.2.1 INS/WSN緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)濾波模型的建立
        4.2.2 基于模型切換的INS/WSN緊組合濾波算法的實(shí)現(xiàn)
        4.2.3 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.3 基于模型集切換的INS/WSN緊組合濾波方法
        4.3.1 INS/WSN緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)濾波模型的建立
        4.3.2 基于模型集切換的INS/WSN緊組合濾波算法的實(shí)現(xiàn)
        4.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.4 無跡卡爾曼濾波器在INS/WSN緊組合算法中的應(yīng)用
        4.4.1 無跡卡爾曼濾波器
        4.4.2 UKF在基于模型集切換的INS/WSN緊組合算法中的應(yīng)用
    4.5 本章小結(jié)
第五章 INS/WSN組合導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    5.1 無線參考節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)
    5.2 移動(dòng)機(jī)器人的設(shè)計(jì)
    5.3 導(dǎo)航信息處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
        5.3.1 DSP芯片
        5.3.2 電源及復(fù)位芯片
        5.3.3 SRAM及FLASH芯片
        5.3.4 串口芯片
    5.4 INS/WSN組合導(dǎo)航算法的DSP實(shí)現(xiàn)
        5.4.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景設(shè)定
        5.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間取得的科研成果



本文編號(hào)：3852988