【摘 要】
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智能汽车的发展对高精度定位需求日益显现. 针对汽车在城市建筑群、立交桥等特定环境下, 可见GPS卫星数量下降、车载GPS和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)组合定位系统中IMU产生积累误差导致不能精确定位问题, 本文提出一种基于无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)的超宽带(ultra wide band,UWB)和GPS融合定位算法. 通过构建系统方案, 优化UWB模块数据解析算法, 构建UWB和GPS非线性融合系统模型, 分
【机 构】
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武汉科技大学 汽车与交通工程学院, 武汉 430065
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智能汽车的发展对高精度定位需求日益显现. 针对汽车在城市建筑群、立交桥等特定环境下, 可见GPS卫星数量下降、车载GPS和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)组合定位系统中IMU产生积累误差导致不能精确定位问题, 本文提出一种基于无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)的超宽带(ultra wide band,UWB)和GPS融合定位算法. 通过构建系统方案, 优化UWB模块数据解析算法, 构建UWB和GPS非线性融合系统模型, 分析算法复杂度, 将算法写入控制器进行实时滤波, 对不同算法下的噪声误差和方差进行数据分析. 实验表明基于无迹卡尔曼滤波的UWB和GPS融合定位算法实时性好、解算精度高、无滤波发散现象, 可满足车辆在城市特定环境下高精度定位需求.
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