基于GPS和高度计的汽车行驶路段定位方法研究

发布时间：2020-05-15 00:38

【摘要】：对智能汽车来说,确定车辆在路段中的位置是进行控制和决策的关键,是实时获取路网数据库中交通先验信息的基础,也是执行宏观规划各项任务的必要条件。广泛来说,智能汽车的行驶路段定位包括:获取智能汽车的定位信息;确定智能汽车在路网数据库中的位置即地图匹配。为保证定位的准确性,智能汽车普遍使用高精密仪器,价格昂贵,限制智能汽车的产品化。但是,民用导航仪定位的准确性相对较低,且大都只进行平面二维导航定位,容易在高架桥等复杂区域出现定位失误的现象,因此无法满足智能汽车的定位需求。为降低成本,提高定位的准确性和自适应性,本文利用成本较低的GPS和高度计,设计了基于参数设定自适应模型的卡尔曼滤波算法提高定位过程的自适应性,并在地图匹配中利用坐标增量对定位信息进一步修正,完成在路网数据库中的定位,最终实现智能汽车准确的三维行驶路段定位功能。基于卡尔曼滤波的智能汽车三维定位研究。本文选取高度计获取高度信息,配合GPS获取的平面定位信息,得到智能汽车的三维定位信息。针对传统当前统计模型存在自适应性差的问题,引入当前统计模型的改进形式-参数设定自适应模型,并引入最佳遗忘因子,抑制滤波器的滤波发散,建立基于改进当前统计模型的自适应卡尔曼滤波算法,实现对智能汽车三维定位信息的准确估计,并提高滤波过程的自适应性。智能汽车在路网数据库中的行驶路段定位研究。针对传统地图匹配算法不能同时保证地图匹配实时性和准确性的问题,本文在使用基于参数设定自适应模型的卡尔曼滤波算法得到三维定位信息的前提下,选择基于DS证据推理地图匹配算法进行路段选择,确定出地图匹配的初始投影点,然后基于投影点,利用坐标增量对定位信息做修正,最后将定位点投影到对应路段上,完成智能汽车在路网数据库中的定位。本文只使用基于DS证据推理的地图匹配算法进行路段选择并确定初始投影点,改变传统算法中时刻都要进行路段选择并且投影的弊端,保证整个地图匹配的实时性;利用坐标增量对定位点做进一步修正,提高地图匹配的准确性。本文进行了仿真验证。通过设置仿真工况,在每个工况中与其他算法比较,证明基于改进当前统计模型的自适应卡尔曼滤波能保证三维定位估计的准确性,并且滤波过程不受参数设置影响,自适应性较好。另外,利用吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室研发的开发型汽车驾驶模拟器路网数据库模拟导航定位中存储交通先验信息的地图,对基于坐标增量的地图匹配算法进行仿真验证,仿真证明该算法的准确性高,能实现智能车辆在路网数据库中的三维行驶路段定位。
【图文】：

背景及意义展、社会进步、经济提高和人民生活水平的不断上升渐渐地成为人们出行必不可少的交通工具，路网中的，因此产生很多交通安全性与便利性的问题亟待解决们生活带来很多便利的同时还能提高安全性，，受到了智能汽车是智能车辆的一种，这种智能汽车可以在不实现智能驾驶，谷歌智能汽车就是基于这一思想进行器系统，按照功能可以划分为环境感知、决策规划和能汽车必须具有感知环境的信息采集系统，该信息采传感器如雷达、摄像头等，还包括存储着交通环境先智能汽车还必须具有自身行驶路段定位导航能力，才能

车三维行驶路段定位时，首先面临的挑战就是获位是十分必要的，原因如下：1.民用导航仪在高误，比如难以判断车辆位于桥上还是桥下，部分位模块只能输出二维定位信息，其路网数据库民用导航仪大都进行二维平面导航；2.智能汽车对实现车辆行程开始前的路径规划、行程途中改规则等事件的响应、车辆对交通参与物避让等能汽车的行驶需求；3.面向智能汽车的路网数据，获取智能汽车三维定位信息可以更有效地和路架桥等复杂路段的路段定位问题，可准确获取路车的传感感知。成本三维定位的研究多集中在智能手机、航空智能手机和航空航天领域。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U463.6

【参考文献】

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本文编号：2664175