基于MEMS IMU的车载组合导航技术研究

发布时间：2018-07-12 21:39

  本文选题：车载组合导航 + MEMS　； 参考：《武汉大学》2017年硕士论文

【摘要】：车载导航定位系统(Vehicle Navigation System,VNS)伴随着汽车产业的发展而产生,如今已被广泛运用于无人驾驶,精准农业以及车载导航仪;随着移动互联网技术和物联网技术的发展,车载组合导航要求满足全天候全路况条件下车道级导航定位需求。早期车载导航定位系统基于车辆航位推算,使用车轮编码器、陀螺仪等传感器信息,进行车辆导航;随后,全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的建立以及民用化,其与多传感器的融合提高了车载导航系统精度。如今,组合式车载导航定位系统得到了深入的研究,GNSS/INS组合导航技术已经相对成熟,新一轮研究的主要目标是在降低车载导航定位系统成本的同时提高导航精度。本文主要将基于MEMSIMU的GNSS/INS组合导航技术,同时结合车辆运动约束信息和传感器(里程计或车辆传感器)信息辅助,对低成本高精度车载组合导航系统及其关键技术展开研究,探索基于MEMS IMU的低成本车载组合导航系统的性能与导航精度的潜力,解决GNSS信号覆盖不足场景下全天候、全路况的低成本、高可靠、车道级的民用车辆导航定位问题,满足目前导航定位要求。本文通过在广州市开阔郊区和复杂城区环境下的大量车载测试,分析车载导航系统容错机制的性能;通过武汉市开阔地区大量车载测试,分析基于不同等级MEMS IMU的导航系统在不同辅助情况下(非完整性约束以及里程计辅助)能够达到的导航精度;通过武汉市城区路段常规场景和典型场景评估多源车载组合导航系统性能。测试结果表明:1)非完整性约束辅助有助于提高车载导航系统定位精度,对基于不同等级的MEMS IMU组合导航系统均能提升其航向精度。2)里程计辅助对GNSS中断时车载导航系统精度有很大的提高。本文中,基于高精度MEMS IMU的车载导航系统,在120s GNSS中断时水平位置误差小于2m,航向误差小于0.2°。3)基于新息滤波的车载组合导航系统,在选择合理的归一化新息阈值条件下,能够有效提高其在城市环境下的导航精度。
[Abstract]:With the development of the automobile industry, vehicle Navigation system (VNS) has been widely used in driverless, precision agriculture and vehicle-borne navigators, along with the development of mobile Internet technology and Internet of things technology. Vehicle integrated navigation is required to meet the requirements of lane-level navigation and positioning under all-weather and all-road conditions. Early vehicular navigation and positioning systems were based on vehicular tracking, using sensor information such as wheel encoders and gyroscopes for vehicle navigation, followed by the establishment and civilian use of the Global Navigation Satellite system (GNSS). The fusion with multi-sensor improves the precision of vehicle navigation system. Nowadays, integrated vehicle navigation and positioning system has been deeply studied. GNSS / ins integrated navigation technology has been relatively mature. The main goal of the new round of research is to improve the navigation accuracy while reducing the cost of vehicle navigation and positioning system. In this paper, the GNSS / ins integrated navigation technology based on MEMSIMU, combined with vehicle motion constraint information and sensor (mileage or vehicle sensor) information assistance, will be studied on the low cost and high precision vehicle integrated navigation system and its key technology. To explore the performance and accuracy potential of low-cost integrated vehicle navigation system based on MEMS IMU, and to solve the problem of navigation and positioning of civil vehicles with low cost, high reliability and driveway level under the condition of insufficient coverage of GNSS signal. Meet the current navigation and positioning requirements. Through a large number of vehicle tests in the open suburbs and complex urban areas of Guangzhou, this paper analyzes the performance of the fault-tolerant mechanism of the vehicle navigation system, and through a large number of vehicle tests in the open area of Wuhan, The navigation accuracy of the navigation system based on different levels of MEMS IMU under different auxiliary conditions (non-integrity constraints and mileage aids) is analyzed. The performance of multi-source vehicle integrated navigation system is evaluated by routine scene and typical scene in Wuhan city. The test results show that the non-integrality constraint assistant is helpful to improve the positioning accuracy of the vehicle navigation system. For MEMS IMU integrated navigation system based on different grades, its heading accuracy can be improved by .2) the precision of vehicle navigation system can be greatly improved when GNSS is interrupted by the assistance of mileage meter. In this paper, the vehicle navigation system based on high precision MEMS IMU, the horizontal position error is less than 2 m and the heading error is less than 0.2 掳.3 when 120s GNSS interrupts) the vehicle integrated navigation system based on innovation filtering, under the condition of selecting reasonable normalized innovation threshold, It can effectively improve its navigation accuracy in urban environment.
【学位授予单位】：武汉大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：U463.67;P228.4

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本文编号：2118538