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文檔簡(jiǎn)介
1、全球定位系統(tǒng)(GPS)能夠提供全天候,實(shí)時(shí)的絕對(duì)位置定位,其誤差不會(huì)隨時(shí)間而累積。但是GPS衛(wèi)星信號(hào)容易受外界環(huán)境干擾,如遮擋,多路徑效應(yīng)等因素影響,使衛(wèi)星信號(hào)變差甚至中斷而無法定位。因此需要借助其它輔助系統(tǒng)來獲取連續(xù)可靠的定位信息。航位推算(DR)是基于相對(duì)位置修正的獨(dú)立定位技術(shù),具有短時(shí)間內(nèi)定位精度高的優(yōu)點(diǎn)。但是僅能確定相對(duì)位置,且誤差隨推算的進(jìn)行會(huì)不斷累加。由此可見,GPS具有長時(shí)間絕對(duì)定位的穩(wěn)定性而DR具有短時(shí)間相對(duì)定位的穩(wěn)定性
2、,兩者具有很強(qiáng)的互補(bǔ)關(guān)系。
本文主要研究基于GPS/DR的移動(dòng)機(jī)器人組合定位技術(shù),使移動(dòng)機(jī)器人可以在復(fù)雜環(huán)境下具有良好的自定位能力。首先研究了DR系統(tǒng)和GPS系統(tǒng)的基本定位原理和誤差來源,分別通過實(shí)驗(yàn)分析了單獨(dú)使用其中一種定位方法存在的優(yōu)缺點(diǎn),從而明確了復(fù)雜環(huán)境下GPS/DR組合定位的優(yōu)越性。然后重點(diǎn)研究了組合定位中的信息融合算法,包括針對(duì)線性系統(tǒng)的卡爾曼濾波(KF)算法和針對(duì)非線性系統(tǒng)的擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)算法,比例
3、無跡卡爾曼濾波(SUKF)算法。其中EKF算法通過對(duì)非線性函數(shù)的泰勒展開式進(jìn)行一階截?cái)?,忽略高階項(xiàng)來實(shí)現(xiàn)線性化,這個(gè)過程也就引入了誤差;SUKF算法通過獲取一定數(shù)量的具有狀態(tài)量統(tǒng)計(jì)特性的采樣點(diǎn)來逼近非線性密度函數(shù),來保證傳遞后的狀態(tài)量精度至少達(dá)到二階,因此其模型更精確。最后對(duì)GPS/DR組合定位系統(tǒng)建立數(shù)學(xué)模型,針對(duì)該模型中狀態(tài)方程和觀測(cè)方程的特性,結(jié)合SUKF和KF的算法特點(diǎn),對(duì)SUKF算法進(jìn)行了改進(jìn)。
本文在實(shí)驗(yàn)室的移
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