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添加时间:2018/12/11 所属栏目:毕业设计论文
对组合定位技术做了详细研究,在松组合的组合方式下,选取 Kalman 滤波算法、噪声有限记忆在线计算自适应 Kalman 滤波算法、联邦 Kalman 滤波算法、非线性扩展卡尔曼滤波算法(EKF)四种滤波算法作为信息融合滤波器。
  以下为本篇论文正文:

摘要

  本文设计了一套基于组合导航的汽车姿态数据采集系统。系统以车辆为研究目标,测量车辆的姿态角信息和定位信息。系统采集汽车的三轴地磁数据、加速度数据、角速率数据、经纬度数据、高度数据及速度数据,在单片机 STM32F107V 的控制下,采用内嵌 TCP/IP 协议的芯片 SIM5360 作为无线通信模块,借用 GPRS 网络无线传输至 PC 机。

  在 PC 机上,通过粒子滤波算法对三轴加速度数据和三轴角速度数据滤波,然后对三轴加速度数据、三轴角速度数据和三轴地磁数据采用条件式姿态解算算法解算得到汽车姿态角。仅根据车辆的姿态角是不能对驾驶员综合驾驶行为做出分析的,需要结合地理地貌信息,所以采用捷联惯导和 GPS 组合实现定位功能。主要工作和研究成果包括:

 。1)以避免交通事故为目的,避开前人以特定不良驾驶行为为研究对象的惯性思维,以车为研究对象,通过对车辆的信息研究分析来预测交通安全隐患,以此设计出一套基于组合导航的汽车姿态数据采集系统。

 。2)采用了一种基于粒子滤波的条件式姿态解算算法,使得获取的姿态角精度提高。并通过仿真分析证明了算法的有效性。

 。3)单一的汽车姿态不能判断汽车是否安全行驶,道路拓扑结构也是影响因素之一,本文给系统增加定位功能以排除这一影响。系统对姿态数据的采集实质上是捷联导航定位的一个基础功能,所以借此采用 GPS 和捷联惯导组合来对系统实现更好的定位。

  文中用 Kalman 滤波、噪声有限记忆在线计算自适应 Kalman 滤波、联邦 Kalman 滤波及非线性扩展 Kalman 滤波等四种算法分别对捷联惯导信息和采集的 GPS 信息进行融合,通过仿真分析,最后选取了融合效果最好的非线性扩展 Kalman 滤波构建的组合导航系统。

 。4)通过实验验证了系统的可用性。

  关键字:姿态解算,粒子滤波,组合导航,卡尔曼滤波

Abstract

  This thesis designs a set of vehicle attitude data acquisition system which based onintegrated navigation. The system uses the vehicle as the research target to measure theattitude information and positioning information of the vehicle. The system uses the chipSIM5360 as the wireless communication module under the control of the STM32F107V andcollects the data collected by the system. First,The system collects the data of the three-axisgeomagnetic data, acceleration data, angular rate data, latitude and longitude data, height dataand speed of vehicle. Then,under the control of the STM32F107V, the system uses the chipSIM5360 as the wireless communication module and transfers data to PC by GPRSnetwork.The three-axis acceleration data and the three-axis angular velocity data are filteredby the particle filter algorithm.Then,three-axis geomagnetic data, acceleration data, angularrate data is processed by the conditional attitude calculation algorithm toObtain the vehicle attitude angle . Just based on the attitude of the vehicle ,the integrateddriving behavior of he driver can not be analyzed and need to combine withgeomorphological information.So strapdown inertial navigation and GPS combine to achievepositioning function. The main work and research results include:

  (1) In order to avoid the traffic accident , the previous scholar always a single baddriving behavior. The vehicle is used as the research object in the thesis .So the thesis designsa set of vehicle attitude data acquisition system which based on integrated navigation.

  (2) A conditional attitude calculation algorithm based on particle filter is used, whichimproves the accuracy of the acquired attitude angle. And the validity of the algorithm isproved by simulation analysis.

  (3) A single car attitude can not determine whether the car is safe driving, road topology is one of the factors, this paper to the system to increase the positioning function to rule out this effect. attitude data acquisition is essentially a basic function of strapdown navigation and positioning, so strapdown inertial navigation and GPS combines to achieve a better positioning in the system. In this thesis, four algorithms, such as Kalman filter,noise limited memory on-line adaptive Kalman filter, federated Kalman filter and nonlinear extended Kalman filter, are applyed respectively to achieve data fusion and perform simulation analysis.The simulation results that fusion effectnon of nonlinear extended Kalman filter is the bestAmong the four algorithms.

  (4) The availability of the system is verified through the experiment .

  Key words:Attitude Calculation, Particle filter, Integrated Navigation, Kalman filter

  民用汽车保有量和私人汽车保有量每年呈递增趋势,汽车驾驶人人数也在大幅度增加,与此同时,交通事故发生率也在增大。据中华人民共和国国家统计局统计,我国最近六年的交通事故发生及造成的经济损失数据如表 1.2,在 2010 年至 2015 年间交通事故发生数每年平均发生约 202919 起,汽车造成的交通事故每年平均约 140059 起,约占交通事故发生总数的 69.0%;交通事故每年平均死亡人数总计约 60448 人,汽车交通事故平均每年死亡人数总计约 44312 人,约占交通事故总死亡人数的 73.3%;交通事故受伤人数平均每年约有 223552 人,汽车交通事故受伤人数每年平均约 149648 人,约占交通事故总受伤人数的 66.9%;交通事故直接财产损失总计约 105522 万元,汽车交通事故直接财产损失总计约 91828 万元,约占交通事故直接财产损失的 87.0%。

  数据表明,汽车事故在事故发生中占百分之七十,引起的人员伤亡和带来的经济损失都占很大比例。所以关注汽车安全驾驶是很有必要的。追溯事故发生的原因,其主要集中在超速行驶、酒后行驶、逆向行驶、疲劳驾驶、违法变更车道、违法超车、违法倒车、违法调头、违法会车、违法牵引、违法抢行、违法上道路行驶、违法停车、违法占道行驶、违法装载、违法装载超限及危险品运输、违反交通信号、未按规定让行、无证驾驶、不按规定使用灯光、其他影响安全行为[1]。美国印第安纳大学对交通事故起因的研究表明,其中约 85%的交通事故是由驾驶人造成,10%的交通事故是由车辆因素引起,而环境因素引起的道路交通事故只有 5%左右[2],尽管不同国家情况有所不同,但具有参考价值,驾驶人的驾驶行为成为人们关注的热点。

  驾驶人的不良驾驶行为是导致交通事故发生的关键因素,然而驾驶人的不良驾驶行为并不是单一的。局限于某一不良驾驶行为的研究只能小程度减少交通事故。倘若我们对所有不良驾驶行为逐个研究,势必会劳民伤财,而且无止境,毕竟不良驾驶行为有很多,包括已知的和未知的。所以,改变以人为研究对象,以汽车为研究对象,通过观察汽车的行车轨迹来查看或是纠正驾驶人的驾驶行为是很有必要的。

  本文设计构建了一套基于组合导航的汽车姿态数据采集系统。该系统通过一个集三轴加速度计与三轴陀螺仪于一体的运动传感器配合一个地磁传感器采集汽车的三轴加速度数据、角速率数据以及地磁数据,采用内嵌有 TCP/IP 协议的无线通信模块芯片SIM5360,借用 GPRS 网络(General Packet Radio Service 即通用分组无线业务)将采集的数据传输至 PC 机。在 PC 机上,一方面通过优化滤波算法对数据进行滤波并对其解算得到汽车姿态角,一方面选择合适的信息融合算法,融合 GPS 采集的数据和捷联导航的数据进行组合定位实现定位功能。组合导航的定位可以帮助我们了解汽车所处的道路拓扑结构,这有助于后期对汽车姿态数据的分析。采集车辆的运动姿态信息,不仅可以对驾驶员的综合驾驶行为作分析,而且可以供用户进行进一步的分析处理,为公交公司、出租车及租赁公司,以及一些物流、消防部门等运营车辆的公司提供司机测评依据,或作为员工考核或作为招聘测试。此外,通过相关研究将大量不同驾驶人的驾驶行为记录作为样本进行统计分析也有助于制定更为合理的交通法规,从而防范交通事故于未然。

   组合导航汽车姿态数据采集系统测试:

主线板
主线板

角位置关系
角位置关系

全国近 5 年交通事故发生及其造成经济损失的统计
全国近 5 年交通事故发生及其造成经济损失的统计

全国汽车保有量统计
全国汽车保有量统计

 

目录

  1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究概况及论述
    1.3 组合导航的应用
    1.4 本文研究内容及章节安排
    1.5 本章小结
  2 基于组合导航的汽车姿态数据采集系统设计构建
    2.1 系统组成方案
    2.2 硬件部分
      2.2.1 传感器选择及性能分析
      2.2.2 主要模块介绍
    2.3 软件采集程序设计
      2.3.1 总体设计
      2.3.2 系统初始化
      2.3.3 传感器数据静态标定
      2.3.4 无线数据传输
    2.4 本章小结
  3 汽车姿态获取算法研究
    3.1 汽车姿态获取算法原理
      3.1.1 常用位置参考坐标系
      3.1.2 坐标系转化原理
      3.1.3 汽车姿态获取算法原理
    3.2 常用姿态矩阵求解方法概述
      3.2.1 方向余弦法
      3.2.2 欧拉角法
      3.2.3 四元素法
    3.3 基于粒子滤波的条件式姿态解算算法
      3.3.1 基于粒子滤波的条件式姿态解算算法原理
      3.3.2 基于粒子滤波的条件式姿态解算算法仿真分析
    3.4 本章小结
  4 关于组合导航的组合方式研究
    4.1 GPS 定位原理及误差分析
      4.1.1 GPS 定位原理
      4.1.2 GPS 误差分析及修正方法
    4.2 捷联惯导误差分析及修正方法
    4.3 组合定位系统中组合技术的实现及分析
      4.3.1 Kalman 滤波算法
      4.3.2 噪声有限记忆在线计算自适应 Kalman 滤波算法
      4.3.3 联邦 Kalman 滤波算法
      4.3.4 非线性扩展卡尔曼滤波算法(EKF
    4.4 组合定位算法仿真结果分析
    4.5 本章小结
  5 功能测试结果与分析
    5.1 姿态数据采集实验
    5.2 组合定位算法验证
    5.3 本章小结
  6 总结展望
  参考文献
  攻读硕士期间发表的论文
  致谢

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