車載自主導(dǎo)航系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、慣性導(dǎo)航的一系列優(yōu)點(diǎn)使其在車載自主導(dǎo)航系統(tǒng)中有著廣泛應(yīng)用。提高車載導(dǎo)航的精度和可靠性，需要高精度的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，而提高慣導(dǎo)系統(tǒng)的精度，需要采用高精度的慣導(dǎo)算法，或者使用較高等級的傳感器，從成本考慮，設(shè)計(jì)高精度慣導(dǎo)算法較為可取;另一方面也可以通過構(gòu)建合適的組合導(dǎo)航系統(tǒng)，在性能和成本間達(dá)到一定的平衡。
　　 本文的研究內(nèi)容主要包括:
　　 1.推導(dǎo)了慣性導(dǎo)航算法，在姿態(tài)積分中考慮了坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)的影響，在速度積分中考慮了劃搖運(yùn)動的

2、影響，在位置積分中考慮了渦卷運(yùn)動的影響。在遞推算法基礎(chǔ)上提出了兩種不同精度的慣導(dǎo)算法，迭代算法和簡化算法，以適用于不同的應(yīng)用場合。針對導(dǎo)航的車載應(yīng)用，提出了兩種車輛軌跡生成技術(shù)，并分別進(jìn)行了簡化算法測試和迭代算法測試，仿真結(jié)果顯示了兩種算法間的性能差異和特性。
　　 2.建立了四輪三自由度車輛模型和輪胎模型，仿真驗(yàn)證了模型的可靠性。建立了汽車狀態(tài)估計(jì)器，分別利用擴(kuò)展卡爾曼濾波EKF和無跡卡爾曼濾波UKF對汽車的橫擺角速度、縱向車

3、速、橫向車速等進(jìn)行了最優(yōu)估計(jì)，比較了兩種濾波器的效果。汽車的參數(shù)估計(jì)是為組合導(dǎo)航系統(tǒng)所構(gòu)建的子模型。
　　 3.研究了慣性導(dǎo)航的誤差特性，分析了敏感器誤差對位置精度的影響。建立了航位推算誤差方程和車輛動態(tài)模型誤差方程。設(shè)計(jì)了INS-DR組合導(dǎo)航并進(jìn)行了仿真分析，設(shè)計(jì)了INS-VDM組合導(dǎo)航并進(jìn)行了仿真分析。結(jié)果表明，INS-DR和INS-VDM組合導(dǎo)航的位置誤差估計(jì)均是有偏的，但是組合導(dǎo)航系統(tǒng)均能有效地抑制位置誤差的增長，其中I