INS/WSN组合导航系统设计与算法研究
发布时间：2023-10-11 23:20
随着机器人技术的快速发展,移动机器人被越来越多地应用于国民经济建设的各个领域。在移动机器人涉及的多项技术中,其导航定位系统业已成为学者们的研究热点。在室内复杂环境下,常规的无线定位技术难以同时满足系统定位精度和可靠性的需求,研究新型高可靠、高精度的室内机器人定位系统成为室内定位亟待解决的问题。本文以INS/WSN组合导航系统为研究对象,对系统的模型设计及信息融合算法进行了研究,系统地分析了不同的模型以及不同的信息融合滤波算法对INS/WSN组合导航定位精度的影响。在INS/WSN松组合架构下,本文通过对多模型理论的研究,分别提出了基于交互多模型的滤波方法、基于模型切换的滤波方法以及基于模型集切换的滤波方法,并引入强跟踪滤波器以提高INS/WSN滤波模型的鲁棒性。与基于单个模型的滤波方法相比,基于交互多模型的滤波方法能在一定程度上提高对移动机器人的定位精度,但当移动机器人的运动模式改变时,系统模型集中与之匹配的有效模型并没有得到及时地切换,这会影响该滤波方法的定位精度。为解决上述问题,本文提出了一种基于模型切换的滤波方法,其采用加速度统计信息作为特征量来选取与移动机器人运动模式相匹配的系...
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究的背景与意义
1.2 相关领域研究概述
1.2.1 惯性导航系统
1.2.2 室内无线定位技术
1.2.3 组合导航信息融合技术
1.2.4 交互多模型理论
1.3 论文的主要内容及章节安排
第二章 SINS基本原理及WSN定位算法
2.1 SINS基本原理
2.1.1 导航系统中的常用坐标系
2.1.2 SINS基本原理
2.1.3 SINS系统姿态更新的解算
2.1.4 SINS系统载体速度和位置的解算
2.2 WSN定位算法
2.2.1 基于信号到达时间的定位方法
2.2.2 基于信号到达时间差的定位方法
2.2.3 基于信号到达角度的定位方法
2.2.4 基于信号接收强度的定位方法
2.3 本章小结
第三章 INS/WSN松组合导航算法设计
3.1 基于交互多模型的INS/WSN松组合滤波方法
3.1.1 INS/WSN松组合导航系统滤波模型的建立
3.1.2 基于IMM的INS/WSN松组合滤波方法的实现
3.1.3 仿真实验
3.2 基于模型切换的INS/WSN松组合滤波方法
3.2.1 INS/WSN松组合导航系统滤波模型的建立
3.2.2 基于模型切换的INS/WSN松组合滤波方法的实现
3.2.3 仿真实验
3.3 基于模型集切换的INS/WSN松组合滤波方法
3.3.1 INS/WSN松组合导航系统滤波模型的建立
3.3.2 基于模型集切换的INS/WSN松组合滤波方法的实现
3.3.3 仿真实验
3.4 强跟踪卡尔曼滤波器在INS/WSN松组合算法中的应用
3.4.1 强跟踪卡尔曼滤波器(STKF)
3.4.2 STKF在基于模型集切换的INS/WSN松组合算法中的应用
3.5 本章小结
第四章 INS/WSN紧组合导航算法设计
4.1 基于交互多模型的INS/WSN紧组合滤波方法
4.1.1 INS/WSN紧组合导航系统滤波模型的建立
4.1.2 基于IMM的INS/WSN紧组合滤波算法的实现
4.1.3 仿真实验
4.2 基于模型切换的INS/WSN紧组合滤波方法
4.2.1 INS/WSN紧组合导航系统滤波模型的建立
4.2.2 基于模型切换的INS/WSN紧组合滤波算法的实现
4.2.3 仿真实验
4.3 基于模型集切换的INS/WSN紧组合滤波方法
4.3.1 INS/WSN紧组合导航系统滤波模型的建立
4.3.2 基于模型集切换的INS/WSN紧组合滤波算法的实现
4.3.3 仿真实验
4.4 无迹卡尔曼滤波器在INS/WSN紧组合算法中的应用
4.4.1 无迹卡尔曼滤波器
4.4.2 UKF在基于模型集切换的INS/WSN紧组合算法中的应用
4.5 本章小结
第五章 INS/WSN组合导航系统设计
5.1 无线参考节点的设计
5.2 移动机器人的设计
5.3 导航信息处理系统的设计
5.3.1 DSP芯片
5.3.2 电源及复位芯片
5.3.3 SRAM及FLASH芯片
5.3.4 串口芯片
5.4 INS/WSN组合导航算法的DSP实现
5.4.1 实验场景设定
5.4.2 实验结果
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 论文总结
6.2 研究展望
致谢
参考文献
攻读硕士期间取得的科研成果
本文编号：3852988
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究的背景与意义
1.2 相关领域研究概述
1.2.1 惯性导航系统
1.2.2 室内无线定位技术
1.2.3 组合导航信息融合技术
1.2.4 交互多模型理论
1.3 论文的主要内容及章节安排
第二章 SINS基本原理及WSN定位算法
2.1 SINS基本原理
2.1.1 导航系统中的常用坐标系
2.1.2 SINS基本原理
2.1.3 SINS系统姿态更新的解算
2.1.4 SINS系统载体速度和位置的解算
2.2 WSN定位算法
2.2.1 基于信号到达时间的定位方法
2.2.2 基于信号到达时间差的定位方法
2.2.3 基于信号到达角度的定位方法
2.2.4 基于信号接收强度的定位方法
2.3 本章小结
第三章 INS/WSN松组合导航算法设计
3.1 基于交互多模型的INS/WSN松组合滤波方法
3.1.1 INS/WSN松组合导航系统滤波模型的建立
3.1.2 基于IMM的INS/WSN松组合滤波方法的实现
3.1.3 仿真实验
3.2 基于模型切换的INS/WSN松组合滤波方法
3.2.1 INS/WSN松组合导航系统滤波模型的建立
3.2.2 基于模型切换的INS/WSN松组合滤波方法的实现
3.2.3 仿真实验
3.3 基于模型集切换的INS/WSN松组合滤波方法
3.3.1 INS/WSN松组合导航系统滤波模型的建立
3.3.2 基于模型集切换的INS/WSN松组合滤波方法的实现
3.3.3 仿真实验
3.4 强跟踪卡尔曼滤波器在INS/WSN松组合算法中的应用
3.4.1 强跟踪卡尔曼滤波器(STKF)
3.4.2 STKF在基于模型集切换的INS/WSN松组合算法中的应用
3.5 本章小结
第四章 INS/WSN紧组合导航算法设计
4.1 基于交互多模型的INS/WSN紧组合滤波方法
4.1.1 INS/WSN紧组合导航系统滤波模型的建立
4.1.2 基于IMM的INS/WSN紧组合滤波算法的实现
4.1.3 仿真实验
4.2 基于模型切换的INS/WSN紧组合滤波方法
4.2.1 INS/WSN紧组合导航系统滤波模型的建立
4.2.2 基于模型切换的INS/WSN紧组合滤波算法的实现
4.2.3 仿真实验
4.3 基于模型集切换的INS/WSN紧组合滤波方法
4.3.1 INS/WSN紧组合导航系统滤波模型的建立
4.3.2 基于模型集切换的INS/WSN紧组合滤波算法的实现
4.3.3 仿真实验
4.4 无迹卡尔曼滤波器在INS/WSN紧组合算法中的应用
4.4.1 无迹卡尔曼滤波器
4.4.2 UKF在基于模型集切换的INS/WSN紧组合算法中的应用
4.5 本章小结
第五章 INS/WSN组合导航系统设计
5.1 无线参考节点的设计
5.2 移动机器人的设计
5.3 导航信息处理系统的设计
5.3.1 DSP芯片
5.3.2 电源及复位芯片
5.3.3 SRAM及FLASH芯片
5.3.4 串口芯片
5.4 INS/WSN组合导航算法的DSP实现
5.4.1 实验场景设定
5.4.2 实验结果
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 论文总结
6.2 研究展望
致谢
参考文献
攻读硕士期间取得的科研成果
本文编号：3852988
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/3852988.html
