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伴随着导航技术的日渐成熟,社会的各个领域对导航系统有着越来越大的需求,组合导航技术成为导航领域主要的发展趋势, 从经济和实用的角度上考虑,选用GPS接收机、里程计和陀螺仪构建车载组合导航系统具有实际的应用价值。GPS/DR组合定位导航系统可以充分利用GPS和DR两种定位技术各自的优点,使定位更有有效和准确。GPS/DR松组合是基于位置级的数据融合技术,相比于其他深度的组合方式,松组合可能不是一种最优的组合方式,但总体来说松组合方式成本低、实现简单、方便,且在定位精度要求不是很高的情况下是可以满足用户需求的,这决定了松组合是有很大的应用市场的。
本文研究了GPS/DR松组合导航中用到的卡尔曼滤波算法,建立了松组合的联邦卡尔曼滤波模型,通过了仿真数据以及试验数据对算法进行仿真验证,仿真结果验证了模型的正确性,并将松性组合算法移植到ARM上进行实现。论文的主要工作如下:
1. 研究组合导航滤波算法数据的融合方式,以及卡尔曼滤波算法的原理和实现步骤。
2. 建立GPS/DR松性组合导航的卡尔曼滤波模型,分别对松组合导航的各种滤波模型进行研究,主要包括集中卡尔曼滤波与联邦卡尔曼滤波算法,并针对联邦滤波算法研究了几种改进算法,仿真数据以及收集实验数据对几种算法进行验证,仿真结果表明,联邦卡尔曼算法模型可以提高GPS接收机单独定位时的定位精度,抑制DR算法定位的累积误差。
3将松组合联邦卡尔曼算法移植到ARM上,完成设备之间的串口通信,并在Wince6.0的模拟平台上验证算法的有效性,为最终实际跑车验证算法奠定基础。
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