车联网环境下车载定位系统设计与实现

发布时间：2017-08-02 02:08

  本文关键词：车联网环境下车载定位系统设计与实现

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【摘要】：近年来,随着物联网技术的快速发展,车联网技术成为解决城市道路交通问题的研究热点。车辆定位技术是车联网系统中的核心技术,传统的车载定位系统采用GPS (Global Positioning System,全球定位系统)技术,虽然GPS具有较高的定位精度,但是在卫星受到遮挡的情况下容易丢星,无法实现精确定位,不能满足城市道路交通复杂的环境。为此,针对现有车载定位系统的不足,本文研究了车联网环境下车载定位系统的组合导航算法和系统软硬件的设计与实现。首先,本文分析了车联网车载定位系统的研究背景意义和国内外发展状况,并对定位系统所需要的关键技术进行了阐述。接着对车载定位系统进行功能需求分析和总体设计,重点说明了定位系统组合导航滤波器的设计原理和过程,系统采用GPS和SINS (Strapdown Inertial Navigation System,捷联惯性导航系统)组合导航的松组合模式,对组合导航系统进行误差分析,建立系统误差状态方程和量测方程,采用卡尔曼滤波方法对组合导航系统进行数据融合。其次,定位系统软硬件设计分为车载终端和控制中心两部分,本文阐述了定位系统的硬件平台结构,并对主控模块、定位模块、惯性导航模块和通信模块的性能参数进行了说明。对车载终端和控制中心分别进行软件的功能和结构设计,采用C++编程语言完成定位系统数据采集、组合导航算法、地图开发、用户界面、无线网络通信的设计。最后,对车载定位系统进行实车测试与验证,并对实验结果进行分析。通过实车行驶轨迹与测试方案选择路线对比,GPS导航行驶轨迹与GPS/SINS组合导航行驶轨迹对比,验证了组合导航算法的有效性。通过对系统软件各功能的测试,实现了车辆实时定位、行驶轨迹查询、在线车辆管理功能,验证了定位系统的可行性,达到了论文预期的开发设计要求。
【关键词】：车联网 车辆定位 GPS/SINS组合导航 车载终端 控制中心
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495;TP391.44;TN929.5
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-15
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 车联网车载定位系统研究现状12-14
• 1.2.1 国外研究现状12-13
• 1.2.2 国内研究现状13-14
• 1.3 论文研究内容及结构14-15
• 2 车联网车载定位系统关键技术15-31
• 2.1 车联网技术15-19
• 2.1.1 车辆网系统架构15-16
• 2.1.2 车辆网应用场景16-19
• 2.2 GPS/SINS组合导航技术19-25
• 2.2.1 GPS全球定位系统19-21
• 2.2.2 捷联惯性导航系统21-23
• 2.2.3 GPS/SINS组合导航系统23-25
• 2.3 GIS地理信息系统技术25-27
• 2.3.1 地理信息系统组成26
• 2.3.2 Google Earth开发技术26-27
• 2.4 无线网络通信技术27-30
• 2.4.1 WI-FI通信技术27-29
• 2.4.2 4G通信技术29-30
• 2.5 本章小结30-31
• 3 车联网车载定位系统总体设计31-61
• 3.1 定位系统功能与结构31-32
• 3.1.1 定位系统功能需求分析31
• 3.1.2 定位系统总体结构31-32
• 3.2 定位系统组合导航滤波器设计32-45
• 3.2.1 卡尔曼滤波原理32-34
• 3.2.2 组合导航系统误差分析34-39
• 3.2.3 GPS/SINS组合导航算法39-45
• 3.3 系统硬件平台设计与实现45-51
• 3.3.1 硬件平台结构45-47
• 3.3.2 主要硬件模块选择47-51
• 3.4 系统软件平台设计与实现51-60
• 3.4.1 软件开发平台51-52
• 3.4.2 车载终端设计52-57
• 3.4.3 车联网控制中心设计57-60
• 3.5 本章小结60-61
• 4 车联网车载定位系统测试61-73
• 4.1 系统测试方案设计61-62
• 4.1.1 测试环境选择61-62
• 4.1.2 测试平台搭建62
• 4.2 组合导航算法验证62-66
• 4.2.1 组合导航模块测试62-65
• 4.2.2 行驶轨迹分析对比65-66
• 4.3 定位系统软件功能验证66-71
• 4.3.1 车载终端软件66-68
• 4.3.2 控制中心软件68-71
• 4.4 本章小结71-73
• 5 结论与展望73-75
• 5.1 结论73
• 5.2 展望73-75
• 参考文献75-77
• 图索引77-79
• 表索引79-81
• 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果81-85
• 学位论文数据集85

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本文编号：607155