哈曼推出地图动态图层解决方案

正哈曼国际宣布推出汽车地图实时图层数据更新解决方案,旨在解决行业内嵌入式导航和驾驶辅助系统(ADAS)中地图数据陈旧的问题。哈曼新的动态图层解决方案由哈曼计算平台提供支持,可动态识别车载地图数据和借助驾驶辅助系统(ADAS)、导航系统以及车载传感器捕获的实际信息之间的差异。该解决方案目前已由德国主要汽车制造商部署应用。该动态图层解决方案使用从摄像头和其他汽车传感器收集到的数据在周围环境中识别路标,并与车载导航系统     

基于卡尔曼滤波的车辆组合导航仿真研究

针对传统车载导航系统在复杂道路环境下定位精度偏低等问题,提出了应用全球定位系统与航位推算相结合的组合导航算法,使用卡尔曼滤波进行数据处理,实时调整参数值,将卡尔曼滤波器调整到运行过程中的最佳状态,从而提升导航系统的准确度。实验结果表明,所提方法可以提升车载导航系统的准确性和连续性,保证车辆定位曲线和车辆实际行驶路线基本吻合,但是定位误差会随着信号中断时间的延长而增大。     

里程计辅助的高精度车载GNSS/INS组合导航系统

针对城市隧道、偏远山区等复杂路况下,卫星导航系统信号被遮挡较严重或无卫星导航系统信号的场景中,车载GNSS/INS组合导航系统精度下降的问题,提出一种里程计辅助的高精度车载GNSS/INS组合导航方法。该方法中的组合滤波模式可根据载车环境变化在GNSS/INS组合模式和DR/INS组合模式间实现自适应切换,该组合导航方法将三维里程计航位推算位置误差作为状态量扩充到常规组合导航滤波器中,里程计的标度因数误差、安装角误差可通过里程计误差标定方法离线精确得到,后续使用只需将里程计误差参数装订到组合导航系统中即可。车载试验表明,7 km的信号遮挡场景下组合导航系统单个方向上的位置误差最大值也不大于8 m,整个跑车过程中位置误差在3 m以内,进一步保证了车载GNSS/INS组合导航系统复杂路况下的高精度定位。     

基于Kinect传感器的室内机器人自定位研究

针对同步定位地图创建（SLAM）中的定位问题,提出一种基于Kinect传感器的室内机器人自定位方法。利用Kinect传感器采集图像信息和深度信息,获取场景图像的SIFT匹配特征点集,并将特征点集的像素和深度信息转为三维数据,利用ICP算法计算机器人相邻位姿的旋转矩阵与平移向量。采用RANSAC方法去除SIFT匹配外点,提高了运动参数的计算精度。通过实验验证该方法的可行性。     

速率方位惯性平台/重力匹配组合导航系统

速率方位惯性平台/重力匹配组合导航系统是一个简易的重力无源导航系统,它可以保持水下运载体长时间高精度隐蔽航行.给出了该组合导航系统的工作原理、数学模型以及计算机仿真结果.仿真结果表明速率方位惯性平台/重力匹配组合导航系统定位误差不再随时间增长,运行30多个小时其组合导航系统定位误差不超过惯导系统误差的20%.     

基于激光雷达的移动机器人同时定位与地图创建的研究

应用同时定位与地图创建理论建立全区域覆盖移动机器人导航系统,融合航位推算理论和基于环境特征的定位方法,设计了基于光电编码器--磁航向传感器组合和LMS激光雷达的混合定位系统.使用扩展Kalman滤波技术完成了基于特征直线的机器人位置更新.通过计算机仿真,结果表明建立的混合定位系统和同时定位与地图创建方法是一种切实可行的全区域覆盖移动机器人的导航方法.     

速率方位惯性平台/重力匹配组合导航系统

速率方位惯性平台/重力匹配组合导航系统是一个简易的重力无源导航系统,它可以保持水下运载体长时间高精度隐蔽航行.给出了该组合导航系统的工作原理、数学模型以及计算机仿真结果.仿真结果表明速率方位惯性平台/重力匹配组合导航系统定位误差不再随时间增长,运行30多个小时其组合导航系统定位误差不超过惯导系统误差的20%.     

基于遗传PNN网络的组合导航故障诊断研究

针对INS/GPS组合导航系统观测信息无冗余且观测信息可能存在故障的情形,提出一种基于状态x2检验与自适应概率神经网络( APNN)相结合的组合导航故障诊断方法.该方法通过监测组合导航系统状态分量,提取故障的特征值并利用APNN确定故障的类别,从而实现故障的定位与隔离.APNN采用高斯函数作为激励函数,通过遗传算法获得模式层矢量最佳数目及匹配的平滑因子参数集,使每个神经元传递函数具有不同的平滑参数,提高了网络的泛化能力以及诊断精度.数值仿真结果表明,该算法能够有效地识别出INS/GPS组合导航系统的故障,确保了系统的安全性和可靠性.     

基于条件随机场模型的室内地图匹配算法

基于微机械系统(MEMS)技术的惯性导航系统(INS),在室内定位领域受到了广泛的关注。为解决其定位精度随时间发散的问题,学者们提出融合室内地图的解决方法。但是目前的室内地图匹配算法存在匹配正确率不高、计算量大等问题。为了提高匹配的正确率,研究了一种基于条件随机场模型的地图匹配算法。算法采用闭环设计,将行人的最优匹配点作为个人导航系统的反馈量,对惯性导航系统输出的位置进行修正。位置修正提高了惯性导航输出位置信息的精度,因此将观测点坐标作为条件随机场模型的一个特征量。坐标点的提取是以行人行走的固定长度为依据,相对于已有文献中基于步长为坐标点的提取方式,该模型结构减小了每次状态点选取的个数,从而减少了算法的计算量。多次实测结果表明,该算法提高了地图匹配的正确率。     

基于GPS/GPRS/GIS的冷链物流车载监控系统

为实现冷冻肉类食品运输过程中的食品安全追溯,以冷链运输车辆为监控对象,以嵌入式控制技术为基础,集成应用GPS定位技术、GPRS无线通信技术和GIS地理信息技术,构建了车载监控系统体系结构。研究了基于车辆运行轨迹的变周期信息传输方式,以减少GPRS数据流量,提出了最小垂直距离的地图匹配算法,设计开发车载实时监控系统,实现冷链物流过程车辆地理信息及车厢温度等状态信息的远程实时监控和可视化地图管理。     

一种用于散货码头的GPS精度提升算法

GPS是广泛应用于散货码头的自动化和远程监控中的一种设备.但由于噪声的存在,GPS接收器并不能提供高精度的定位.主要阐述了一种基于卡尔曼滤波器快速去除噪声的方法,并提高GPS系统的定位精度.通过实验法,卡尔曼滤波器的关键参数首先被确定,然后通过卡尔曼滤波器的自动递归运算,快速获取正确的GPS定位数据.最后,还通过了一组对比实验,验证了这种算法的有效性.     

智能车距离控制系统设计

本文设计了一种智能车的距离控制系统,采用GPS定位,超声波测距,步进电机控制车距等达到距离控制的目的。本系统电路主要由AT89S52单片机、GPS定位装置、步进电机、8255扩展I/O口电路、LCD液晶显示、语音装置、超声波传感器和人体红外传感器组成。系统可实现位置显示、距离测量及控制,以及紧急语音报警等功能。     

基于PC-104的便携式定位定向装置设计及实现

随着信息技术的发展,定位、定向日益广泛地应用于部队快速机动,成为处理突发事件必不可少的手段和工具。利用现代高精度传感器,实现快速定位、准确定向,为部队机动提供可靠保障。本文介绍基于PC-104模块,采用双串口中断技术,利用磁偏角修正的便携式定位定向装置设计实现。通过GPS采集地理信息,利用经纬度计算磁偏角,与电子罗盘数据进行运算,得到准确的定向数据。达到定位、定向的目的。     

道路故障检测车GPS数据通信方法及其软件实现

根据路面探测车的实时定位的需要,根据计算机RS232串行通信原理,利用VB6.0开发了探测车用GPS位信息显示程序通过VB6.0的MSComm控件,将GPS定位信息语句接收到缓冲器后,根据星历数据的传榆规则提取不同的定位信息并分栏显示.可以方便地将敷据实时地显示到信息终端或者用做探测车作业的其他参考信息.     

基于北斗的挖掘机智能信息终端设计

提出了一种基于北斗定位系统的挖掘机智能信息终端的设计方案。该方案在选定的LM3S9B96微控制器的外围,配置了3G无线通信模块、BD2/GPS双系统定位模块和电源管理模块等,构建了整个应用装置的硬件平台,可实现数据传输、定位导航、状态检测等功能。     

曹妃甸GPS调度系统散杂货疏港控制

通过在流动机械设备上安装GPS定位刷卡终端,实现对流动机械的实时精确定位监控,以及对堆场垛位信息的实时更新管理,解决了散杂货疏港中铲车和货车走错垛位、票据不清、错票、场区货物垛位无法实时更新导致的指令垛位与实际不符等原因造成的装车验证不可控、调度指令执行无法实时监控的问题,提高了港口的生产率,保障了作业安全。     

转发式GPS干扰技术及其仿真

本文首先阐述GPS定位原理,根据定位原理分析了转发式干扰实现的主要原因,研究了实现方法。并对GPS转发式干扰进行了仿真及误差分析,通过仿真定位结果和误差分析,总结影响干扰效果的关键因素和主要参数。     

基于光纤陀螺的组合导航系统中双DSP通信研究

以双DSP为核心的SINS/GPS组合导航系统中,双DSP的通信设计是非常重要且不可回避的问题。针对基于光纤陀螺的组合导航系统中既要快速处理大量实时数据又要同GPS进行组合反馈并修正导航信息的情况,文中分析了两种双TMS320C6747芯片通信方案的设计思路和它们的优缺点,并根据系统的特点和具体情况,最终选择了利用McASP串口的通信方案,实现了双DSP的无缝连接。该方案硬件电路简单易于实现,占用DSP资源少,完全适用于基于光纤陀螺组合导航系统这样数据交换密集但数据量小的场合。     

交互多模型在车辆组合定位系统中的应用（英文）

为解决扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter,EKF)在车辆组合定位系统中因车辆加减速、转弯(以下简称机动)而存在的精度低、稳定性差等问题,设计了一种将交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法与非线性卡尔曼滤波器相融合的自适应滤波算法。该算法使用三种状态空间模型来描述车辆的运动模式,采用多个非线性滤波器对每个模型并行滤波,通过模型匹配似然函数对滤波结果进行加权融合,最终得到系统的定位信息。该方法具备非线性系统滤波器优点,克服了单一模型滤波算法对机动目标定位效果差的缺点。利用该方法和EKF算法分别对GPS/INS/DR车辆组合定位系统中进行了仿真实验,结果表明,该算法的滤波定位精度明显优于目前组合定位系统中所用的EKF滤波器,大幅提高了组合定位系统的稳定性和定位精度。     

基于ARM的手机位置采集及跟踪研究

针对特殊群体的实时位置跟踪需求,研究了GPS位置数据获取算法和数据采集时间间隔更新算法,设计实现了基于ARM和Google Maps的手机位置跟踪系统。用户只需随身携带GPS手机,监护人即可通过嵌入式移动终端在地图上实时查看其位置信息,并在用户接近和进入危险区域时报警,可应用于老人、小孩、残疾人等特殊群体的保护。基于ARM的嵌入式位置信息数据库保存了用户出行数据,为智能手机定位的大数据研究提供支持。通过对GPS数据重复性、位置信息数据库以及ARM位置跟踪系统的性能测试,验证了算法的有效性及设计思路的可行性。