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基于多传感器信息融合的低成本车载组合导航的研究
| 论文题名： | 基于多传感器信息融合的低成本车载组合导航的研究 |
| 关键词： | 车载组合导航;多传感器;信息融合;捷联惯导系统;磁强计 |
| 摘要： | 当使用低成本微惯性测量单元(MEMS IMU)作为惯导系统的惯性测量元件时，受到惯性传感器精度限制（主要表现为陀螺和加速度计的漂移和噪声），纯惯导系统无法独立完成导航定位，将其与其他导航方式结合成为了陆用车载导航的主要研究方向。同时，传感器信息融合技术的发展也使得高度组合的车载自主导航系统的实现成为可能。本文以车载组合导航系统为应用背景，重点研究了低成本MIMU/WSS/MAG组合系统的关键技术，主要研究内容包括: 1.推导了捷联惯导系统(Strapdown Inertial Navigation System，SINS)姿态、速度和位置更新算法，其中姿态更新采用四元数更新并在载体坐标系更新过程中考虑到圆锥运动误差，在速度更新过程中考虑划船误差补偿。推导了捷联惯导系统误差状态简化模型，以便用于低成本组合导航系统设计。最后通过MIMU在静态情况下的测量值，进行纯惯导解算，导航结果表明当使用MIMU作为惯性测量元件时，纯惯导系统的在前10s内有很好的精度，但之后的姿态、速度和位置误差会快速增大，说明设计组合导航系统的必要性。 2.为了解决组合导航系统的初始对准问题，本文研究了磁强计(MAG)辅助的初始对准算法。首先针对复杂的车载环境，通过分析磁强计所受到的软磁和硬磁干扰，采用椭球拟合来补偿磁强计受到的罗差干扰。通过对比补偿前后磁强计输出的磁场模值，补偿测得的磁场模值接近1，证明很好地补偿了磁强计的罗差。然后利用加速度计和磁强计实现了粗对准，为精对准提供了较为精确的初始姿态角，而且大大地缩短了粗对准的时间。最后，设计了静基座下基于卡尔曼滤波理论的初始精对准算法。静基座下的初始对准实验表明本文提出的初始对准算法能够在很短的时间内收敛，对准精度满足惯导的要求。 3.设计并且实现了MIMU/WSS/MAG车载组合导航系统。由于联邦卡尔曼滤波器相对于集中式卡尔曼滤波具有计算量少、便于对导航子系统作故障检测、诊断和隔离等优点，本文详细描述了联邦卡尔曼滤波器的设计过程。在仔细分析子导航系统组合模式后，分别设计了SINS/WSS和SINS/MAG子系统，建立各子系统的状态方程和观测方程，然后根据联邦卡尔曼滤波的自适应信息分配原则将两个子系统进行了融合，完成了自适应联邦卡尔曼滤波器的设计。最后设计了实车实验，通过对比联邦卡尔曼滤波和集中式卡尔曼滤波的导航结果，验证了联邦卡尔曼滤波在导航精度和故障隔离及恢复的优势。 论文对低成本MIMU/WSS/MAG车载组合导航系统进行了较为系统的研究，为低成本车载组合导航提供了一种可行的组合方案，为进一步实现低成本高度融合的车载组合导航系统奠定了基础。 |
| 作者： | 刘会胜 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 王增才 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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