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自动驾驶车辆低成本自主组合导航技术研究
| 论文题名： | 自动驾驶车辆低成本自主组合导航技术研究 |
| 关键词： | 自动驾驶车辆;多传感器信息融合;捷联惯性导航;单目视觉;车辆运动 |
| 摘要： | 具备良好的定位导航能力是自动驾驶车辆正常工作的基本保障。针对全球卫星导航系统的射频信号在城市环境中易受折射、遮蔽而导致短期导航定位信息精度下降或缺失的问题，本文展开了自动驾驶车辆低成本自主组合导航技术研究。文章以体积小、成本低、短期精度高的微捷联惯性导航系统作为基础，结合可提供相对空间约束的测量手段，分别研究了车辆运动模型/惯性组合导航算法与单目视觉/惯性组合导航算法，以保证导航定位系统在GNSS拒止时持续输出低误差漂移导航信息。 本文主要内容如下： （1）分析了低成本自主导航算法的基本原理，包括捷联惯性导航算法与其误差传递模型，遵循Ackermann转向几何约束的车辆运动模型，多视图几何约束以及基于滤波的信息融合技术。 （2）提出了一种车辆运动模型/惯性组合导航算法。算法采用来自车辆运动模型的多一致性速度观测，相较传统算法，具备更高精度与鲁棒性。并且为了进一步提升算法性能，采用了带有故障检测机制的自适应滤波算法进行信息融合。搭建Matlab/Simulink-CarSim联合仿真平台，通过仿真，验证了算法低误差漂移的基本性能，并分析了水平失准角对算法精度的影响。 （3）研究了车载单目视觉/惯性松耦合和紧耦合组合导航算法。在松耦合组合算法中提出了一种基于车载尺度估计的单目视觉里程计方法，可单独提供米制导航定位信息。 （4）对本文算法进行了车载实验验证。其中，车辆运动模型/惯性组合导航算法的验证利用了本课题组改装车辆进行实验。结果表明，该方法随里程的水平位置误差漂移低于4‰，高度误差漂移低于3.7‰。单目视觉/惯性组合导航算法的验证利用了开源数据集KITTI。结果表明，基于车载尺度估计的单目视觉里程计方法随里程的水平位置误差漂移约2.2％。但由于该方法速度估计精度较差，松耦合结构不宜采纳。紧耦合方法则有效发挥了多传感器特点，其水平位置误差漂移约1.5％。 |
| 作者： | 姚速瑞 |
| 专业： | 机械电子工程 |
| 导师： | 苏岩 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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