基于多传感器融合的车载航位推算系统

针对传统车载航位推算(DR)系统单独导航时导航误差随时间迅速累积的问题,提出一种基于多传感器信息融合的低成本车载DR系统.以无迹卡尔曼滤波器(UKF)作为数据融合算法,综合利用里程计、陀螺、加速度计、磁力计和气压计等多种传感器的信息,抑制DR系统的累积误差,以低成本、低精度的传感器实现高精度导航.通过实际的长达12 min的道路导航试验,结果表明:导航误差小于总航程的1％,与传统DR系统相比有较大的精度提升.     

车载航位推算组合导航算法研究

对航位推算算法进行了研究,提出了适用于车辆导航的航位推算组合导航算法;该算法在传统的航位推算算去的基础上,利用惯组中加速度计组合的输出和航位推算给出的位置与姿态完成了惯导速度更新;由于惯导速度误差与航位推算速度误差包含有不同的误差信息,将两者做差所得到的速度量测结合位置量测可以在载车具有转弯机动的条件下对航位推算系统的姿态误差、安装误差以及测速设备刻度系数误差进行有效估计,这对于提高航位推算系统的性能是非常有益的;最后通过计算机仿真对该算法的有效性进行了验证.     

推广卡尔曼滤波算法在航位推算系统中的应用

给出了航位推算系统的设计方法并研究了它螺仪的特性，在建立起该系统的非线性数学模型的基础上，提出了一种非线性推广卡尔曼滤波算法。试验结果表明，该系统具有良好的导航与定位性能。     

模糊自适应卡尔曼滤波算法在航位推算系统中的应用

针对实际的应用中车载航位推算系统的模型参数、噪声的统计特性不确定性,影响估计效果,提出了车载航位推算的模糊自适应卡尔曼滤波模型及其滤波算法;该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否接近1,应用模糊推理系统不断地调整量测噪声协方差的加权,对自适应卡尔曼滤波的量测噪声协方差进行递推修正,通过该算法来抑制噪声对精度的影响,进而提高系统的导航精度;仿真结果表明,这种算法能够有效地提高系统的精度,是一种比较理想的车载DR导航滤波方法。     

基于MEMS惯性传感器的行人航位推算系统

提出一种基于低成本MEMS自包含传感器,能自主完成数据采集、数据处理的行人航位推算（PDR）系统.硬件平台集成三轴加速度计、三轴陀螺仪、三轴数字罗盘及气压计,不需任何额外设施.通过自包含传感器测量行人行走的步长、方位及高度,实现行人室内、外三维定位.采用加速度信号实现跨步探测和步长估计.利用互补滤波器融合加速度计、陀螺仪和数字罗盘数据,矫正陀螺仪的测量误差和磁场干扰对数字罗盘的影响,提高行人行走的方位精度.测试结果表明：系统的定位误差低于行进距离的4％,满足行人定位要求.验证了系统的有效性和可靠性.     

基于序贯处理的航位推算组合导航算法研究

对由捷联惯导和测速设备所搭建的航位推算系统进行了研究,提出了一种基于航位推算系统的组合导航算法。该算法在传统的航位推算算法的基础上,利用惯组中加速度计组合的输出和航位推算给出的位置与姿态完成了惯导速度更新。将惯导速度与航位推算速度构造的速度量测和由航位推算位置与地标点给出的位置参考构成的位置量测输入卡尔曼滤波器,采用序贯处理完成了对姿态误差的估计。这种方法较好的解决了组合导航系统具有多个输出频率差异很大的量测时信息融合的问题。最后通过半实物仿真对该算法的有效性进行了验证。     

多传感器融合的行人航位推算方法研究

行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)具有实现简单、成本低、短时间内定位精度较高等优点.针对PDR定位中存在的误差累积问题,从步频和航向估计两方面进行改进.提出了相邻波峰(波谷)二次判断及多重阈值联合的步频推算方法,步数估计的准确率可以达到98％;针对航向漂移问题,利用卡尔曼滤波对加...     

车载惯导航位推算组合导航系统误差补偿研究

当惯组(IMU)安装到车体上时存在安装偏差,推导了安装偏差及刻度系数误差对里程计速度的影响,进而导出了航位推算(DR)的位置误差方程及位置更新算法;建立了SINS/DR组合导航的状态方程和量测方程,以捷联惯导的位置与航位推算的位置之差作为组合导航卡尔曼滤波器的输入,估计出安装偏差和刻度系数误差的值并对航位推算进行补偿;仿真及跑车数据的验证分析结果表明了误差估计方法的有效性和正确性.     

车联网中基于航位推算的故障检测方法

故障检测是构建容错系统的基础组件之一,可以有效保证车联网上的应用安全、可靠地执行。然而,车联网不同于传统移动自组织网络,一方面,车辆具有高速移动性且可能随时加入或者离开系统,容易造成网络环境多变;另一方面,车辆之间的链路也时常发生中断,容易造成消息丢失。为了解决以上问题,提出了一种基于航位推算的层次式的故障检测方法。在该故障检测方法中,利用航位推算模型去预测心跳消息的传输时间,同时考虑路侧单元(Roadside Unit, RSU)作为静态节点构建层次式的检测架构,从而改善车联网中故障检测的性能。通过NS2搭建仿真实验平台以进行验证,结果显示,相比对照的故障检测方法,新提出的故障检测方法在检测速度、检测准确性以及检测负载等方面均具有最好的表现。     

基于行人航位推算的室内定位技术综述

行人航位推算系统(PDR)因其无需部署信标节点、成本低廉的特点被广泛应用于室内定位中。围绕基于行人航位推算的室内定位问题,对行人航位推算中步态检测、步长推算以及方向推算的研究现状进行了系统的梳理和述评,综述了基于行人航位推算的室内定位的发展及该领域的一些主要研究成果,指出了该领域现有研究存在的问题,提出了相应建议和深入研究的方向。     

基于惯性导航的平面航迹推算的研究

提出一种基于微机电惯性测量单元的室内定位系统。在本系统中,行人在一个平 面上的位置和方向通过 计算 对人体膝部和腰部佩戴的传感器数据来获取。提出的算法实现了对膝部佩戴陀螺仪的行人行进的步伐进行复位计算以消除角位移误差,同时实现了对腰部佩戴陀螺仪测量的角速率进行连续推算以获取行进方向。结果表明,在一个平面上,行进62.32m的总距离时平均误差仅为0.1935m,标准差为0.0512m。     

六边形网格细分法实现二阈值推算定位

推算定位技术是大规模分布交互仿真系统缓解网络传输延时及减少网络通讯量的传统方法。以往的推算定位技术在设定推算阈值时 ,总因为顾及近距离实体的精确度需求而设置较小的阈值 ,这样无可避免地增加了远距离实体的数据接收频率 ,增加了网络通讯开销。为此本文提出了多阈值推算定位技术 ,针对不同距离的接收实体对应不同的误差容许阈值进行推算 ,针对 DIS系统给出了一种基于六边形网络细分的二阈值推算定位技术的实现方法。该方法实现简单 ,可以有效减少系统的通讯量     

基于GPSOne和航位推算的定位算法研究

根据行人导航的原理,提出一种适合消防员定位的航位推算算法,并结合GPSOne对消防员的定位信息进行随时更新,以校正由航位推算引起的累积误差,并且可以实现室内外的无缝定位。用加速度计对消防员进行步态辨识,电磁罗盘测量其航向角,并用三轴陀螺仪对航向角进行修正。区别于常用的线性和非线性计算步长的方法,提出一种全新的由速度和频率确定位置增量的步长计算方法,经验证,该算法具有较高的定位精度。     

基于IMU设备的室内行人航位推算

在室内环境中,GPS 信号很难获取,以至于室内行人的航位推算(PDR)成了一个比较大的问题。现如今,常用的室内定位以及PDR的方法是结合外部设备如基于RFID、基于WiFi的定位系统。但是,这些设备在室内部署的时候需要消耗较大的物力以及人力资源。在这篇论文中,设计了一个较成熟的基于惯性测量单元(IMU)设备完成行人航位推算的计算方案。整个计算流程分为五个部分,载体的姿态解算、基于滑动窗口以及限定阈值的方法下的行人的步数检测、基于BP神经网络的行人的步长估计、结合磁力计与陀螺仪进行方向融合的航向推算。最后,根据上述所说的算法流程架构,实现了相应的安卓应用。经测试,在100米左右的回路环境下行走,总体距离误差不超过5米,航向角度偏差不超过5%,能够满足实际的需求     

面向室内定位的改进行人航位推算方法

为提高室内定位精度,对行人航位推算的3个关键内容：步数检测、步长估计及航向估计分别进行了改进研究,提出了一种结合自相关分析和自适应波峰检测的新检测算法、一个基于Scarlett模型并融合前一步步长信息的改进步长估算模型、以及一个结合方向传感器算法与卡尔曼滤波的主导航向设置方法;实验结果表明以上改进方法提高了步数检测准确率和步长检测精度,减少了航向角误差,取得了较好的室内定位效果。     

基于直线和单特征点的移动机器人视觉推算定位法

提出了一种基于直线和单特征点的视觉推算定位方法．将摄像机固定安装在移动机器人上,并使摄像机的方向垂直于天花板．提取天花板图像中的两条相交直线及其交点作为特征,利用直线的方向估计机器人的方位,再结合相交点的像素坐标变化量推算出机器人的位置．机器人运动过程中,用作特征的交点接近图像边缘时,更换新的交点作为特征点．室内定位实验结果验证了该方法的有效性．     

惯性导航系统在线标定方法研究

论文针对惯性导航系统在线标定的问题,利用GPS提供的基准速度和位置信息,采用基于卡尔曼滤波技术的“速度＋位置”匹配方法,以惯导系统与GPS的速度和位置的差值作为量测值,对加速度计和陀螺仪误差进行在线标定。仿真结果表明,经在线标定补偿后惯导系统定位误差降低了97．2％。该方法显著提高了导航精度,效率较高,具有一定的实用价值。