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1.
《Planning》2017,(14)
针对智能车在城市密集区域其全球定位系统(Global Positioning System,GPS)系统易受遮挡、干扰与多路径反射等因素影响,导致定位失灵和定位精度较低的问题,以及智能车位置姿态估计模型的非线性问题,提出了1种融合GPS/SINS的容积卡尔曼滤波智能车位置姿态估计方法。该方法将GPS和捷联惯导系统(Strap-down Inertial Navigation System,SINS)优势互补,构建以姿态误差、速度误差和位置误差等15维的系统状态方程,以GPS的位置/速度与SINS的位置/速度差值的6维系统观测方程,并采用容积卡尔曼滤波器对GPS和SINS的观测矢量进行有效关联与融合,估计并解算出车辆运动情况下的最优位置、速度、姿态参数。通过与GPS系统、SINS系统和基于扩展卡尔曼滤波的位姿估计方法仿真对比。结果表明,本文方法能给智能车提供精确可靠的车辆位姿参数。 相似文献
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针对车辆GPS／DR组合导航系统中广泛采用的扩展卡尔曼滤波器进行数据融合难以建立精确的数学模型的问题，提出了基于离散平稳小波变换的扩展卡尔曼滤波器数据融合算法。仿真表明，该算法优于扩展卡尔曼滤波器，对车辆组合导航系统的数据融合是有效的。 相似文献
3.
以GPS／DR组合导航为基础,采用机动载体基于“当前”统计模型的联邦卡尔曼滤波方法,通过对两导航系统定位信息的融合,实现低成本动态测量组合在移动道路测量系统中的应用。实测结果表明,通过GPS／DR组合数据的联邦滤波处理,很好地解决了城市道路测量过程中单一GPS定位由于信号缺失以及其他影响因素带来的定位失效问题。GPS／DR组合导航为城市移动道路测量系统提供了很好的定位数据保障。 相似文献
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《Planning》2019,(24)
为了对两种传感器进行更好的融合,以实现更高的组合导航定位精度,文章基于多状态约束卡尔曼滤波器,提出了一种能够在线标定双目相机与IMU相对姿态误差的方法。 相似文献
6.
全球卫星定位系统因其高精度、全天候等优点而被广泛应用,但是单一导航系统容易受环境及人为干扰,导致在区域精度和连续性上有较大问题。本文对组合导航系统进行仿真,组合中国BDS、美国GPS、俄罗斯GLONASS和欧盟的GALILEO四个全球卫星导航系统,利用仿真数据对目前GPS单一系统、当前不完整组合系统、未来完整组合系统在赣州地区的几何精度衰减因子（GDOP）值、可见卫星数及导航精度进行对比分析。通过仿真结果可以发现,与单一的GPS系统相比,组合系统在可见卫星数、GDOP和导航精度上都有非常大的优势。 相似文献
7.
依据卡尔曼滤波器在使用最佳增益时,其余差互不相关的性质,提出一种基于陀螺随机漂移ARMA模型的渐消自适应卡尔曼滤波算法,可以有效地得到系统陀螺随机漂移的最优估计,保证误差补偿的精度。 相似文献
8.
1．GPS卫星定位技术
1．1关干GPS
GPS（全球卫星定位系统），是美国20世纪70年代开始研制，历时20年耗资200亿美元建成的以卫星为基础的无线电导航定位系统。具有全能性（陆地、海洋、航空和航天）、全球性、全天候、连续性，以及具有全方位实时三维导航与定位功能的新一代卫星导航、定位系统。它提供了一种实用的、价廉的在全球范围内确定位置、速度和时间的工具。可供导航定位和精确测绘使用。 相似文献
9.
采用广播星历,GPS用户能够观测并获得实时数据,在实时定位与导航领域发挥着重要作用。结合星历参数情况,可以计算相对精确的卫星坐标,但是这一精度也将随着历元和参考历元的观测间隔时间的增加而有所降低。本文结合GPS广播星历应用的实际情况,针对GPS广播星历的误差及其对定位结果的影响进行分析与讨论。 相似文献
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