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基于车载数据的高精度速度获取方法
| 论文题名： | 基于车载数据的高精度速度获取方法 |
| 关键词： | 智能交通;车辆速度;车载数据;获取方法;嵌入式系统;卡尔曼滤波 |
| 摘要： | 在智能交通领域，驾驶行为的研究已成为热点，而车辆速度数据是分析驾驶行为最重要的数据。论文结合车速传感器和GPS的速度数据，利用改进的联合卡尔曼滤波数据融合算法，通过嵌入式系统实现了高精度速度数据的获取，并利用这种高精度速度数据对城市公交车的制动行为进行统计。 首先，论文分析了大量的公交车GPS和车速传感器的速度数据，发现了两种速度数据的误差特点，讨论了两种数据的预处理方法，利用阈值检验法剔除了坏点数据。利用有效速度数据分析了公交车运动学片段的瞬时速度、平均速度、瞬时加速度等特征参数，统计出了城市公交车的速度变化特点。 其次，根据公交车速度变化特点，建立了公交车车辆运动的速度变化模型。根据GPS和车速传感器的速度数据特点，在公交车车辆运动速度模型中添加不同的噪声，建立了GPS速度模型和车速传感器速度模型。利用这些模型比较了联合卡尔曼滤波数据融合算法和改进的数据融合算法。结果表明，改进的融合算法在精度和运算时间方面的性能都有所提高。 最后，在嵌入式系统中实现了改进的联合卡尔曼滤波数据融合算法。通过搭建 ARM/LINUX嵌入式系统，建立了高精度速度获取的实验系统。利用该实验系统对重庆市某条线路公交车进行了实验，实现了高精度速度数据的获取，还分别利用融合前后的速度数据对公交车的制动情况进行统计。结果表明，利用这种高精度速度数据使得公交车制动行为统计的正确率得到了提高。 总之，通过建立公交车速度模型，提出了改进的联合卡尔曼滤波数据融合算法；并在嵌入式系统中利用此算法获取了高精度的车载速度数据，高精度车载速度数据对其他驾驶行为的分析以及智能交通的研究，都具有重要意义。 |
| 作者： | 焦金同 |
| 专业： | 电子与通信工程 |
| 导师： | 刘丹平 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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