基于組合導(dǎo)航的汽車姿態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、本文設(shè)計了一套基于組合導(dǎo)航的汽車姿態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。系統(tǒng)以車輛為研究目標(biāo)，測量車輛的姿態(tài)角信息和定位信息。系統(tǒng)采集汽車的三軸地磁數(shù)據(jù)、加速度數(shù)據(jù)、角速率數(shù)據(jù)、經(jīng)緯度數(shù)據(jù)、高度數(shù)據(jù)及速度數(shù)據(jù)，在單片機STM32F107V的控制下，采用內(nèi)嵌TCP/IP協(xié)議的芯片SIM5360作為無線通信模塊，借用GPRS網(wǎng)絡(luò)無線傳輸至PC機。在PC機上，通過粒子濾波算法對三軸加速度數(shù)據(jù)和三軸角速度數(shù)據(jù)濾波，然后對三軸加速度數(shù)據(jù)、三軸角速度數(shù)據(jù)和三軸地磁數(shù)據(jù)采

2、用條件式姿態(tài)解算算法解算得到汽車姿態(tài)角。僅根據(jù)車輛的姿態(tài)角是不能對駕駛員綜合駕駛行為做出分析的，需要結(jié)合地理地貌信息，所以采用捷聯(lián)慣導(dǎo)和GPS組合實現(xiàn)定位功能。主要工作和研究成果包括:
　　(1)以避免交通事故為目的，避開前人以特定不良駕駛行為為研究對象的慣性思維，以車為研究對象，通過對車輛的信息研究分析來預(yù)測交通安全隱患，以此設(shè)計出一套基于組合導(dǎo)航的汽車姿態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。
　　(2)采用了一種基于粒子濾波的條件式姿態(tài)解算算

3、法，使得獲取的姿態(tài)角精度提高。并通過仿真分析證明了算法的有效性。
　　(3)單一的汽車姿態(tài)不能判斷汽車是否安全行駛，道路拓撲結(jié)構(gòu)也是影響因素之一，本文給系統(tǒng)增加定位功能以排除這一影響。系統(tǒng)對姿態(tài)數(shù)據(jù)的采集實質(zhì)上是捷聯(lián)導(dǎo)航定位的一個基礎(chǔ)功能，所以借此采用GPS和捷聯(lián)慣導(dǎo)組合來對系統(tǒng)實現(xiàn)更好的定位。文中用Kalman濾波、噪聲有限記憶在線計算自適應(yīng)Kalman濾波、聯(lián)邦Kalman濾波及非線性擴展Kalman濾波等四種算法分別對捷聯(lián)慣