基于坐标变换算法的车辆三维定位研究
发布时间：2021-12-16 19:21
随着路网进一步建设和扩展,复杂的三维路况不断增多。车辆在遇到较为复杂的三维场景时,由于一般的定位系统提供的车辆高度信息误差较大,在这种情况下车辆就容易出现定位错误和导航信息不正确的问题。本文研究了车辆在三维路况下利用全球导航卫星系统改进定位精度的定位问题。具体的工作及研究成果如下。（1）针对车辆在复杂三维路况下高度测量误差太大的问题,论文基于车辆在二维平面或曲面上的运动,改进了一种车辆空间定位方法。考虑将三维空间的定位问题变换到二维平面内,利用估计的平面内位置信息来求解高度信息,从而提高其定位精度。再利用三维GIS辅助车辆定位,有效改善在导航系统中车辆桥上桥下不分和悬浮于地面的现象。（2）针对二维平面内的车辆定位精度进一步提高。由于观测噪声方差易受环境干扰,在容积Kalman滤波中引入模糊控制理论对观测噪声方差进行修正。在非线性运动模型下,当车辆的状态参量发生变化时,会发生定位误差增大的现象。为此,论文将基于分布式模糊控制的容积Kalman滤波与交互多模型相结合。从模拟的立交桥场景中,我们可以看出相较于基于分布式模糊控制的容积Kalman滤波,改进算法的整体定位精度能提高35%左右。本...
【文章来源】：南京邮电大学江苏省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
模糊控制系统
图 2.3 速率积分陀螺仪实物图轴具有角速度时，瞬时速率陀螺。根据陀螺仪的进动原理，陀螺进动，导致扭杆扭转，遂沿输出转子将再次绕输入轴进动。当它施加力矩，从而转子也不再绕输度大小与外加力矩（也就是弹性矩与载体角速度成正比，从而弹度传感器输出的信号）与载体的由度速率积分陀螺仪的数学模型输出。速率陀螺仪框架的偏转受
图 3.1 坐标系 S 和坐标系 S1 示意图示，实线三维坐标系代表全局直角坐标系 S，虚线三维坐标系代表坡方向角， 为仰角，用坐标系 S 表示的r xe x ye y zez 为平面 M1置矢量）。xd1 e x yd1 e y zd1ez为平面 M1 上的已知点，其中ex, ey , ez 为坐标量, ex1 , ey1 , ez1 为坐标系 S1 的坐标轴单位矢量。该平面法向 1 ex +cos 1sin 1 ey sin 1ez ，则 M1 平面上与坐标系 S 原点最小距离为称为 ro1 点，平面方程为( r rd1 n1= 0。 S1 的原点为 ro1 ( n1 rd1) n1，坐标轴 Z1 取为平面法向量n1，X1 轴。用坐标系 S1 表示的动点rs1与坐标系 S 表示的 r 的关系为 r ro1 r为 M1平面上的方位方向，Y1轴为仰角方向，则 ez1 n1,ex1 (sin 1
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于自适应无迹卡尔曼滤波的分布式驱动电动汽车车辆状态参数估计[J]. 王震坡,薛雪,王亚超. 北京理工大学学报. 2018(07)
[2]再入弹道目标跟踪的球面单纯形-径向容积卡尔曼滤波算法[J]. 李春月,廖育荣,倪淑燕,陈帅. 导弹与航天运载技术. 2018(02)
[3]容积卡尔曼一致滤波[J]. 胡振涛,郭振,张谨,刘先省. 光电子·激光. 2016(09)
[4]基于组合导航系统的非线性高斯滤波算法[J]. 王硕,宋申民,于浛,史小平. 控制与决策. 2016(09)
[5]城市智能交通系统的发展现状与趋势[J]. 陆化普,李瑞敏. 工程研究-跨学科视野中的工程. 2014(01)
[6]交互多模型算法在目标跟踪领域的应用[J]. 许天野,徐雪松. 四川兵工学报. 2013(11)
[7]FAST-SR-UKF算法及其在组合导航系统中的应用[J]. 吕新知. 计算机工程与应用. 2015(06)
[8]Adaptive unscented Kalman filter for parameter and state estimation of nonlinear high-speed objects[J]. Fang Deng,Jie Chen,Chen Chen. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2013(04)
[9]北斗卫星导航系统的精密定轨与定位研究[J]. 施闯,赵齐乐,李敏,唐卫明,胡志刚,楼益栋,章红平,牛小骥,刘经南. 中国科学:地球科学. 2012(06)
[10]智能交通系统发展与展望[J]. 王国锋,宋鹏飞,张蕴灵. 公路. 2012(05)
博士论文
[1]容积卡尔曼滤波算法研究及其在导航中的应用[D]. 葛磊.哈尔滨工程大学 2013
[2]面向交通网络的三维GIS数据模型与可视化[D]. 左小清.武汉大学 2004
硕士论文
[1]基于容积卡尔曼滤波的雷达运动目标跟踪算法研究[D]. 林艳莉.成都理工大学 2017
[2]基于容积卡尔曼滤波的船舶非线性观测器研究[D]. 史军.哈尔滨工程大学 2013
[3]基于二维图像序列的刚体三维重建[D]. 宋晔.西安电子科技大学 2013
[4]上海市警用三维GIS中GPS车辆监控功能开发[D]. 黄丽.华东师范大学 2011
[5]交互多模型目标跟踪算法的研究[D]. 胡炜.东北大学 2010
[6]三维警务信息系统的设计与实现[D]. 陈琪.电子科技大学 2010
[7]三维动画仿真在惯性导航系统中的应用[D]. 姚敏.南京航空航天大学 2004
[8]基于GPS的车辆自主导航系统的研究[D]. 邓铭辉.哈尔滨工程大学 2002
本文编号：3538691
【文章来源】：南京邮电大学江苏省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
模糊控制系统
图 2.3 速率积分陀螺仪实物图轴具有角速度时，瞬时速率陀螺。根据陀螺仪的进动原理，陀螺进动，导致扭杆扭转，遂沿输出转子将再次绕输入轴进动。当它施加力矩，从而转子也不再绕输度大小与外加力矩（也就是弹性矩与载体角速度成正比，从而弹度传感器输出的信号）与载体的由度速率积分陀螺仪的数学模型输出。速率陀螺仪框架的偏转受
图 3.1 坐标系 S 和坐标系 S1 示意图示，实线三维坐标系代表全局直角坐标系 S，虚线三维坐标系代表坡方向角， 为仰角，用坐标系 S 表示的r xe x ye y zez 为平面 M1置矢量）。xd1 e x yd1 e y zd1ez为平面 M1 上的已知点，其中ex, ey , ez 为坐标量, ex1 , ey1 , ez1 为坐标系 S1 的坐标轴单位矢量。该平面法向 1 ex +cos 1sin 1 ey sin 1ez ，则 M1 平面上与坐标系 S 原点最小距离为称为 ro1 点，平面方程为( r rd1 n1= 0。 S1 的原点为 ro1 ( n1 rd1) n1，坐标轴 Z1 取为平面法向量n1，X1 轴。用坐标系 S1 表示的动点rs1与坐标系 S 表示的 r 的关系为 r ro1 r为 M1平面上的方位方向，Y1轴为仰角方向，则 ez1 n1,ex1 (sin 1
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于自适应无迹卡尔曼滤波的分布式驱动电动汽车车辆状态参数估计[J]. 王震坡,薛雪,王亚超. 北京理工大学学报. 2018(07)
[2]再入弹道目标跟踪的球面单纯形-径向容积卡尔曼滤波算法[J]. 李春月,廖育荣,倪淑燕,陈帅. 导弹与航天运载技术. 2018(02)
[3]容积卡尔曼一致滤波[J]. 胡振涛,郭振,张谨,刘先省. 光电子·激光. 2016(09)
[4]基于组合导航系统的非线性高斯滤波算法[J]. 王硕,宋申民,于浛,史小平. 控制与决策. 2016(09)
[5]城市智能交通系统的发展现状与趋势[J]. 陆化普,李瑞敏. 工程研究-跨学科视野中的工程. 2014(01)
[6]交互多模型算法在目标跟踪领域的应用[J]. 许天野,徐雪松. 四川兵工学报. 2013(11)
[7]FAST-SR-UKF算法及其在组合导航系统中的应用[J]. 吕新知. 计算机工程与应用. 2015(06)
[8]Adaptive unscented Kalman filter for parameter and state estimation of nonlinear high-speed objects[J]. Fang Deng,Jie Chen,Chen Chen. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2013(04)
[9]北斗卫星导航系统的精密定轨与定位研究[J]. 施闯,赵齐乐,李敏,唐卫明,胡志刚,楼益栋,章红平,牛小骥,刘经南. 中国科学:地球科学. 2012(06)
[10]智能交通系统发展与展望[J]. 王国锋,宋鹏飞,张蕴灵. 公路. 2012(05)
博士论文
[1]容积卡尔曼滤波算法研究及其在导航中的应用[D]. 葛磊.哈尔滨工程大学 2013
[2]面向交通网络的三维GIS数据模型与可视化[D]. 左小清.武汉大学 2004
硕士论文
[1]基于容积卡尔曼滤波的雷达运动目标跟踪算法研究[D]. 林艳莉.成都理工大学 2017
[2]基于容积卡尔曼滤波的船舶非线性观测器研究[D]. 史军.哈尔滨工程大学 2013
[3]基于二维图像序列的刚体三维重建[D]. 宋晔.西安电子科技大学 2013
[4]上海市警用三维GIS中GPS车辆监控功能开发[D]. 黄丽.华东师范大学 2011
[5]交互多模型目标跟踪算法的研究[D]. 胡炜.东北大学 2010
[6]三维警务信息系统的设计与实现[D]. 陈琪.电子科技大学 2010
[7]三维动画仿真在惯性导航系统中的应用[D]. 姚敏.南京航空航天大学 2004
[8]基于GPS的车辆自主导航系统的研究[D]. 邓铭辉.哈尔滨工程大学 2002
本文编号：3538691
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/daoluqiaoliang/3538691.html
