基于自适应容积Kalman滤波算法的车辆定位研究

发布时间：2017-09-15 12:05

  本文关键词：基于自适应容积Kalman滤波算法的车辆定位研究

  更多相关文章： 车辆定位 容积Kalman滤波 多模型算法 全球定位系统 地理信息系统

【摘要】：随着现代社会的不断发展,人们对于交通智能化的需求也不断提高。车辆的位置信息是智能交通提供众多服务的一个基础,所以需要对车辆进行准确的定位。为了提高车辆定位的精度,可以考虑采用先进的滤波技术对测量数据进行处理。本文将GPS给出的车辆初步位置信息结合车辆的里程计信息作为系统观测量,建立非线性系统模型,采用非线性的容积Kalman滤波对车辆位置进行滤波估计。通过仿真发现,采用容积Kalman滤波能够较好的对车辆进行定位。但是,在车辆运动发生机动突变时,会发生定位误差剧烈增大的现象。针对此问题,本文研究将多模型算法与容积Kalman滤波相结合,形成自适应的多模型交互容积Kalman滤波。通过仿真发现,使用该算法能够对车辆运动中的机动突变进行较好的应变处理,在本文模拟的车辆做一般机动运动时,相比容积Kalman滤波能对车辆的定位精度提高25%左右,在车辆做剧烈的机动运动时,这种提升效果还会更明显。本文考虑了当车辆进入不存在GPS信号的隧道时,利用GIS的地理空间数据和车辆的里程计信息,仍然可以采用多模型交互容积Kalman算法。通过仿真发现,从GPS信号存在,到GPS信号消失,再到GPS信号恢复的全过程中,仍然可以获得较好的车辆定位效果。此外,本文还仿真了在隧道中的定位存在累积误差的场景。当车辆刚驶出隧道能够接收到GPS信号时,能够在20个滤波周期左右对车辆的定位位置进行修正,不断消除累积误差,使得定位得以稳定持续。本文的研究可以为非线性滤波算法的研究提供借鉴,同时也为智能交通系统中如何获知准确的车辆位置信息提供了参考。
【关键词】：车辆定位 容积Kalman滤波 多模型算法 全球定位系统 地理信息系统
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U495;P228.4
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 绪论7-12
• 1.1 课题研究的背景及意义7-8
• 1.2 定位技术的发展现状8-9
• 1.3 定位中滤波算法的发展现状9-10
• 1.4 本文的研究内容与章节安排10-12
• 第二章 定位相关技术及滤波理论12-22
• 2.1 全球定位系统（GPS）12-13
• 2.1.1 GPS的系统结构12-13
• 2.1.2 GPS定位的特点及分类13
• 2.2 地理信息系统（GIS）13-16
• 2.2.1 GIS的总体构成13-14
• 2.2.2 GIS的地理空间数据特征14-15
• 2.2.3 GIS的地理空间数据结构15-16
• 2.3 基于CAN总线的车辆运动信息采集16-18
• 2.4 车辆的运动模型18-19
• 2.4.1 CV运动模型18-19
• 2.4.2 CA运动模型19
• 2.5 卡尔曼滤波算法19-22
• 第三章 容积Kalman滤波器的设计22-36
• 3.1 CKF的设计原理22-27
• 3.1.1 Kalman滤波器框架的非线性高斯滤波22-24
• 3.1.2 球面-半径的容积准则24-27
• 3.2 CKF滤波算法的流程27-29
• 3.3 CKF在车辆定位中的应用仿真分析29-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第四章 机动自适应CKF算法及其在车辆定位中的应用36-65
• 4.1 多模型滤波算法36-37
• 4.2 动态的多模型交互滤波算法37-41
• 4.3 自适应的多模型交互CKF滤波41-45
• 4.4 自适应的Imm-CKF在存在GPS信号时的车辆定位仿真45-57
• 4.5 自适应的Imm-CKF在GPS信号会中断丢失下的车辆定位仿真57-63
• 4.6 本章小结63-65
• 第五章 总结与展望65-67
• 参考文献67-69
• 附录 攻读硕士学位期间撰写的论文69-70
• 致谢70

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本文编号：856417