基于遗传算法的模糊卡尔曼滤波在车辆导航中的运用

针对常规联合卡尔曼滤波存在的缺陷,提出基于遗传优化的模糊卡尔曼滤波方法,并运用于全球定位系统(GPS)/轨迹推算系统(DR)汽车组合导航的数据融合中。采用模糊逻辑自适应控制器对联合卡尔曼滤波器的噪声方差和信息分配系数进行在线自适应调整,避免了子滤波器的发散,保持了全局估计的高精度。同时,利用改进的遗传算法来优化模糊控制器的隶属函数,避免了以往完全凭经验获取隶属函数参数的缺陷。通过对GPS/DR组合导航系统的仿真和实验,验证了上述算法的可用性和有效性。     

三维虚拟场景在车辆导航系统中的应用

城市道路交通网络的日益复杂,使得现有的二维电子地图无法直观的反映道路之间的交错关系,基于二维电子地图的车辆导航系统在复杂的道路交叉口的路径引导也显得无能为力.提出建立复杂道路口的三维虚拟场景和实现场景的指定路径漫游,并以立交桥为例在VC十 6.0中实现二维电子地图与三维虚拟场景的互响应,充分结合二维电子地图在车辆导航过程中的整体性、宏观性与局部三维虚拟场景的直观易懂性等优点,提高现有的车辆导航系统的路径引导效率.     

基于出行者行为特性的自适应最优路径评价

在分析了影响出行者路径选择因素的基础上，考虑出行时间、出行距离、拥挤程度和通行费用等因素的综合路阻为最优路径标准，依据层次分析法（AHP），提出了一种适合车辆导航系统最优路径的评价方法。     

基于遗传算法的模糊卡尔曼滤波

针对常规联合卡尔曼滤波存在的缺陷,提出基于遗传优化的模糊卡尔曼滤波方法,并运用于全球定位系统(GPS)/轨迹推算系统(DR)汽车组合导航的数据融合中.采用模糊逻辑自适应控制器对联合卡尔曼滤波器的噪声方差和信息分配系数进行在线自适应调整,避免了子滤波器的发散,保持了全局估计的高精度.同时,利用改进的遗传算法来优化模糊控制器的隶属函数,避免了以往完全凭经验获取隶属函数参数的缺陷.通过对GPS/DR组合导航系统的仿真和实验,验证了上述算法的可用性和有效性.