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1、GPS(Global Positioning System)定位精度高,沒有誤差積累,但遇到障礙物會(huì)影響信號(hào)的正常接收而無法定位。航位推算(Dead Reckoning, DR)在短期內(nèi)具有較高的定位精度,但定位誤差隨時(shí)間發(fā)散。地圖匹配(Map Matching,MM) 是一種基于數(shù)字地圖道路信息的輔助定位技術(shù)。融合GPS、DR 和MM 信息有利于提高定位系統(tǒng)的精度、可靠性和適應(yīng)性,是組合定位技術(shù)的關(guān)鍵。論文工作結(jié)合一款低成本車
2、載導(dǎo)航系統(tǒng)的開發(fā),目標(biāo)為設(shè)計(jì)一種實(shí)時(shí)性好、精度適中、工作可靠,適合于低成本工程實(shí)現(xiàn)的組合定位方法。 論文首先對(duì)比研究了集中卡爾曼濾波器和改進(jìn)聯(lián)合卡爾曼濾波器在GPS/DR組合定位中的應(yīng)用。由于聯(lián)合卡爾曼濾波具有更好的容錯(cuò)性和設(shè)計(jì)靈活性,選擇聯(lián)合卡爾曼濾波作為組合定位的基本融合算法。在聯(lián)合卡爾曼濾波器設(shè)計(jì)中,根據(jù)GPS 和DR 子系統(tǒng)對(duì)位置、速度和加速度估計(jì)精度的差異,提出采用兩組信息分配系數(shù)對(duì)子系統(tǒng)狀態(tài)、協(xié)方差反饋重置。一組用于
3、位置狀態(tài)反饋,另一組用于速度和加速度狀態(tài)反饋,并根據(jù)GPS 的定位誤差自適應(yīng)調(diào)整分配系數(shù)。為減小主濾波器的融合計(jì)算量,在假設(shè)各狀態(tài)噪聲相關(guān)性低的條件下,提出以狀態(tài)協(xié)方差陣的主對(duì)角陣代替協(xié)方差陣。仿真試驗(yàn)表明,算法融合精度略有下降,但顯著降低計(jì)算量,提高了算法的實(shí)時(shí)性。根據(jù)卡爾曼濾波新息過程的統(tǒng)計(jì)特點(diǎn),將新息過程部分反饋到DR 方程以抑制DR 的誤差發(fā)散。實(shí)時(shí)道路試驗(yàn)表明,設(shè)計(jì)的聯(lián)合卡爾曼濾波算法具有實(shí)時(shí)性好,融合精度高和工作可靠的優(yōu)點(diǎn)。
4、 卡爾曼濾波的融合性能依賴于對(duì)象模型的準(zhǔn)確性,計(jì)算量大,并且存在數(shù)值穩(wěn)定性問題,不適于在低計(jì)算能力處理器上實(shí)現(xiàn)。論文提出基于模糊推理邏輯的GPS/DR 組合定位方案,模糊邏輯的3 個(gè)輸入分別為GPS 誤差估計(jì)、DR 誤差估計(jì)、GPS 與DR 輸出偏差。在靜態(tài)試驗(yàn)的基礎(chǔ)上建立了以HDOP、GPS 與DR 速度差、GPS 接收機(jī)估計(jì)定位噪聲標(biāo)準(zhǔn)差為輸入變量的GPS 定位誤差經(jīng)驗(yàn)?zāi)P停治鐾茖?dǎo)各子系統(tǒng)的誤差構(gòu)成,在試驗(yàn)的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了
5、模糊推理規(guī)則表。 對(duì)地圖匹配技術(shù)進(jìn)行研究,提出基于D-S 證據(jù)理論的地圖匹配的實(shí)現(xiàn)方法。 為正確識(shí)別車輛在電子地圖非道路區(qū)域,將NE(皆否)作為子集加入到識(shí)別框。 考慮道路連續(xù)性,將聯(lián)合支持度函數(shù)改寫成回歸形式。為抑制單獨(dú)DR 定位時(shí)的誤差發(fā)散,提出在DR/MM 組合定位中,用卡爾曼濾波器估計(jì)DR 定位誤差。當(dāng)D-S 證據(jù)推理給出的候選路段支持度和證據(jù)沖突程度滿足設(shè)定要求時(shí),用估計(jì)的誤差修正DR 方程。在卡爾曼濾
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