融合GPS/SINS的容积卡尔曼滤波智能车位置姿态估计方法

杨澜; 惠飞; 穆柯楠; 侯俊; 马峻岩; 史昕

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融合GPS/SINS的容积卡尔曼滤波智能车位置姿态估计方法

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针对智能车在城市密集区域其全球定位系统(Global Positioning System,GPS)系统易受遮挡、干扰与多路径反射等因素影响,导致定位失灵和定位精度较低的问题,以及智能车位置姿态估计模型的非线性问题,提出了1种融合GPS/SINS的容积卡尔曼滤波智能车位置姿态估计方法.该方法将GPS和捷联惯导系统(Strap-down Inertial Navigation System,SINS)优势互补,构建以姿态误差、速度误差和位置误差等15维的系统状态方程,以GPS的位置/速度与SINS的位置/速度差值的6维系统观测方程,并采用容积卡尔曼滤波器对GPS和SINS的观测矢量进行有效关联与融合,估计并解算出车辆运动情况下的最优位置、速度、姿态参数.通过与GPS系统、SINS系统和基于扩展卡尔曼滤波的位姿估计方法仿真对比.结果表明,本文方法能给智能车提供精确可靠的车辆位姿参数.

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来源
《中国科技论文》 |2017年第14期|1621-1626|共6页
作者
杨澜; 惠飞; 穆柯楠; 侯俊; 马峻岩; 史昕;
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作者单位

长安大学信息工程学院,西安710064;

长安大学信息工程学院,西安710064;

长安大学电子与控制工程学院,西安710064;

长安大学信息工程学院,西安710064;

长安大学信息工程学院,西安710064;

长安大学信息工程学院,西安710064;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类复合导航系统;
关键词
智能车; 定位技术; GPS/SINS; 非线性模型; 容积卡尔曼滤波;

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