惯性定位系统综合平台的设计与实现
本文选题:惯性定位 + Android ; 参考:《西安科技大学》2017年硕士论文
【摘要】:惯性定位技术在导航、地下勘探以及通信等领域有着极其广泛的应用。目前的定位技术主要是凭借接收GPS数据来实现对物体的定位,它具有定位精确度高、定位误差稳定和定位误差不会积累等优点,但是当定位系统处于接收不到GPS信号的盲区位置时,系统将不能有效的完成导航功能。针对这种问题本文提出了基于传感器的三维惯性定位系统,用来对GPS覆盖不到的区域进行定位补偿。本文首先通过九轴运动传感器JY901B来采集运动物体的三轴加速度、三轴角速度以及三轴磁场强度,并通过蓝牙将数据发送到Android智能终端上。然后利用角速度求出四元数,并利用四元数对加速度进行坐标系的转换。将加速度的数据进行积分计算出速度,再对速度的值进行积分从而计算出位移。最后利用磁场强度数据求出的旋转角度将最终的位移方向转换到地理坐标的方向上去。在惯性定位系统中,为了降低系统中的随机误差和积累误差,系统采用Kalman滤波对原始数据中的随机误差进行处理,并提出了基于零相滤波的误差补偿算法对积累误差进行补偿。并在安卓平台上采用OpenGL ES重建物体在三维空间中的运动轨迹,从而实现了对运动物体的定位。惯性定位系统开发完成之后,本文设计了相应的实验方案,对系统的性能进行验证。实验表明本文设计的惯性定位系统能够实现对低速运动物体在三维空间中的定位。
[Abstract]:Inertial positioning technology is widely used in navigation, underground exploration and communication. The current positioning technology mainly relies on receiving GPS data to realize the positioning of objects. It has the advantages of high positioning accuracy, stable positioning errors and no accumulation of positioning errors. But when the positioning system can not receive GPS signals in the blind area, the system will not be able to effectively complete the navigation function. In order to solve this problem, a three dimensional inertial positioning system based on sensors is proposed, which is used to compensate for the areas that cannot be covered by GPS. In this paper, a nine-axis motion sensor JY901B is used to collect the triaxial acceleration, triaxial velocity and triaxial magnetic field intensity of the moving object, and the data are transmitted to the Android intelligent terminal via Bluetooth. Then the quaternion is calculated by angular velocity and the acceleration coordinate system is transformed by quaternion. The acceleration data are integrated to calculate the velocity and then the velocity value is integrated to calculate the displacement. Finally, the rotation angle obtained from the magnetic field intensity data is used to convert the final displacement direction to the direction of geographical coordinates. In order to reduce the random error and accumulation error in the inertial positioning system, the Kalman filter is used to deal with the random error in the original data, and an error compensation algorithm based on zero-phase filter is proposed to compensate the accumulated error. On Android platform, OpenGL es is used to reconstruct the moving track of objects in three dimensional space, thus the positioning of moving objects is realized. After the development of the inertial positioning system, the corresponding experimental scheme is designed to verify the performance of the system. Experiments show that the inertial positioning system designed in this paper can realize the positioning of low speed moving objects in three dimensional space.
【学位授予单位】:西安科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TN96
【参考文献】
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,本文编号:1995990
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