基于惯性传感器的GPS盲区轨迹追踪系统设计与实现

发布时间：2017-08-19 15:38

  本文关键词：基于惯性传感器的GPS盲区轨迹追踪系统设计与实现

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【摘要】：随着科学技术的不断发展，交通智能化是未来发展的重要趋势。智能交通能提供的重要功能之一在于对车辆的精确定位。目前，对车辆的精确定位方法主要依靠GPS全球卫星定位系统。然而GPS信号在隧道、高架桥、地下室等建筑物的遮挡下非常微弱，因此惯性自主导航定位方法的研究必不可少，也成为现今的一个研究热点。为解决GPS盲区车载定位不准确的问题，本文系统运用融合里程计与航向角数据的方法，搭建了一套自主定位的小车轨迹追踪系统。 本文系统硬件采用了集加速度传感器与陀螺仪于一体的MPU6050作为小车的惯导平台。系统中加速度传感器用于辨别小车当前运动姿态是前进还是后退；陀螺仪用来测量小车前进航向角；同时采用了快速响应的U型光电传感器来测量小车行驶距离。系统在单位时间内采集上述各传感器的测量值并对数据进行融合之后传送至上位机，上位机对接收到的数据进行扩展卡尔曼滤波并绘制成运动轨迹图。在完成系统硬件平台搭建与软件算法设计之后，以大量实际测试验证了系统的可靠性与稳定性。系统小车运动距离为20米时的误差在0.25米至0.35米之间。该系统相比于无线传感网定位，无需布置大量已知坐标的结点，对使用环境没有要求，并且精度高、成本低、适合推广。 从本文系统的实际测试结果中可以看出，利用惯性传感器与里程计相结合的设计方式，能够实现短时间GPS信号丢失之后延续对车载的定位，，为今后对车载GPS盲区导航、室内巡航机器人定位的研究提供了很好的借鉴。
【关键词】：定位系统 惯性传感器 里程计 MPU6050 光电传感器
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U495;P228.4
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目录6-8
• 专用术语注释表8-9
• 第一章 绪论9-12
• 1.1 课题研究背景与意义9-10
• 1.2 惯导定位系统国内外发展现状10-11
• 1.3 本文研究内容与章节安排11-12
• 第二章 惯性导航系统原理与组成12-20
• 2.1 惯性导航系统及其分类12-17
• 2.1.1 惯性导航原理12-13
• 2.1.2 欧拉角与四元素13-15
• 2.1.3 惯性系统的分类15-17
• 2.2 惯性传感器工作原理17-19
• 2.2.1 MEMS 加速度传感器原理17
• 2.2.2 MEMS 微机械陀螺17-19
• 2.3 本章小结19-20
• 第三章 轨迹追踪系统硬件设计20-35
• 3.1 系统架构设计20-21
• 3.1.1 系统整体架构20
• 3.1.2 惯性平台模块结构20-21
• 3.1.3 光电传感器模块结构21
• 3.1.4 中央微控制器21
• 3.2 系统主要器件选型与分析21-31
• 3.2.1 惯性传感器的选型与原理21-26
• 3.2.2 光电传感器的选型与原理26-28
• 3.2.3 码盘的选型28-29
• 3.2.4 微控制器的选型与特性29-31
• 3.3 系统模块间的通信接口31-34
• 3.3.1 I2C总线接口31-34
• 3.3.2 串口通信34
• 3.4 本章小结34-35
• 第四章 系统软件设计35-47
• 4.1 系统坐标推算原理与误差分析35-37
• 4.1.1 坐标更新算法原理35-36
• 4.1.2 算法误差分析与解决方案36-37
• 4.2 惯导平台软件设计37-42
• 4.2.1 软件平台简介37
• 4.2.2 软件流程37-42
• 4.3 滤波器设计42-46
• 4.3.1 扩展卡尔曼滤波简介43
• 4.3.2 基于前一状态的扩展卡尔曼滤波器设计43-46
• 4.4 本章小结46-47
• 第五章 系统实验与调试47-60
• 5.1 实验小车硬件平台47
• 5.2 传感器测量精度分析47-50
• 5.2.1 航向角测量精度47-49
• 5.2.2 里程计测量精度49-50
• 5.3 小车轨迹追踪系统实际测试50-58
• 5.3.1 扩展 Kalman 滤波轨迹修正50-53
• 5.3.2 抑制航向角的漂移53-55
• 5.3.3 系统实际测试与误差分析55-57
• 5.3.4 系统的应用推测57-58
• 5.4 本章小结58-60
• 第六章 总结与展望60-62
• 参考文献62-64
• 附录1 程序清单64-65
• 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文65-66
• 致谢66

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本文编号：701552