基于自适应卡尔曼滤波的GNSS/VO组合导航系统研究

发布时间：2021-05-20 02:03

　　精确、实时的导航技术是智能车辆的核心技术之一,是车辆进行自主运动的前提。卫星信号的捕获是实现卫星信号跟踪、定位解算的前提;捕获时间是GNSS接收机的一个重要参数。由于障碍物遮挡等原因,单一的卫星导航不能满足车辆稳定定位的要求。摄像头因具有价格便宜,能够提供高分辨率的定位信息,操作要求较低,易与目标跟踪、地图构建、避障等功能进行融合的优点,本文对单目VO与GNSS组合导航系统进行研究。首先,针对传统平行频域捕获算法计算量大的特点,提出了基于相干降采样的北斗软件接收机并行频率捕获算法。在传统PFA的基础上增加了复数下变频模块和相干降采样模块。相对传统PFA算法,改进PFA算法虽然使得信噪比损失了0.5dB,但却使得捕获卫星所需的时间至少减小了80%。然后,根据FAST和SIFT算法在图像特征识别中各自的优点,提出了一种改进的FAST算法。该算法是在FAST算法的基础上添加32维描述子。根据车辆里程计的特点,该算法提出了两步误匹配特征剔除方法;第一步可以剔除一些肉眼可见的误匹配对,第二步剔除相对汽车运动物体上的特征。实验表明,对比SIFT算法,该算法特征检测时间缩短了76.46%;去除误匹配... 

【文章来源】：南京航空航天大学江苏省 211工程院校

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 GNSS/VO组合导航系统国内外研究现状
        1.2.1 GNSS/VO松组合系统
        1.2.2 GNSS/VO紧组合系统
    1.3 本文研究内容
第二章 基于相干降采样的北斗软件接收机并行频率捕获算法
    2.1 B1信号结构
    2.2 基于相干降采样的PFA算法原理
    2.3 基于相干降采样PFA算法的计算复杂度分析
    2.4 基于相干降采样PFA算法对信号功率以及信噪比的影响
        2.4.1 C_(B1I)码对信号功率的影响
        2.4.2 相干降采样过程对信号功率以及信噪比的影响
        2.4.3 FFT过程对信号功率以及信噪比的影响
        2.4.4 基于相干降采样PFA算法对信号功率以及信噪比的影响
    2.5 ROC曲线
    2.6 实验
    2.7 本章小结
第三章 具有32 维描述子的FAST算法研究与实现
    3.1 特征提取
        3.1.1 FAST特征检测
        3.1.2 SIFT特征检测
        3.1.3 改进FAST特征检测
    3.2 特征匹配
        3.2.1 粗匹配
        3.2.2 去除误匹配
    3.3 算法仿真及性能分析
        3.3.1 实验图片采集
        3.3.2 改进FAST算法与SIFT算法性能对比
        3.3.3 改进FAST算法高斯标准差σ和门槛值系数r对 VO实际行驶途中特征检测性能的影响
    3.4 本章小结
第四章 VO与 GNSS组合系统研究
    4.1 双传感器采样时钟同步模块设计
    4.2 基于平面约束的视觉里程计研究
        4.2.1 通用8 点位姿解算
        4.2.2 基于平面约束的视觉里程计设计
        4.2.3 基于平面约束的视觉里程计性能分析
    4.3 基于自适应卡尔曼滤波的VO与 GNSS接收机组合系统研究
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 本文工作总结
    5.2 研究工作不足及展望
参考文献
致谢
研究生阶段参与项目及主要研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]车辆质心侧偏角估计综述[J]. 陈慧,高博麟,徐帆.  机械工程学报. 2013(24)
[2]全球导航卫星系统发展综述[J]. 宁津生,姚宜斌,张小红.  导航定位学报. 2013(01)
[3]基于期望横摆角速度的视觉导航智能车辆横向控制[J]. 王家恩,陈无畏,王檀彬,汪明磊,肖灵芝.  机械工程学报. 2012(04)
[4]智能车辆视觉里程计算法研究进展[J]. 江燕华,熊光明,姜岩,龚建伟,陈慧岩.  兵工学报. 2012(02)
[5]一种基于比特量化的GPS并行码捕获算法[J]. 曹耀传,王澄非,潘树国.  测控技术. 2009(11)
[6]质心侧偏角和横摆角速度对车辆稳定性的影响研究[J]. 周红妮,陶健民.  湖北汽车工业学院学报. 2008(02)

博士论文
[1]MSINS/GPS组合导航系统及其数据融合技术研究[D]. 马云峰.东南大学 2006

硕士论文
[1]基于GNSS与视觉的道路检测与避障技术[D]. 周莉.电子科技大学 2015
[2]矢量型GNSS信号跟踪算法研究[D]. 杨玉龙.哈尔滨工业大学 2012



本文编号：3196862