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基于多传感器信息融合的低成本车载组合导航的研究的开题报告
一、选题背景
车载导航系统在现代交通中扮演着重要的角色，可帮助驾驶者准确地定位、规划路线和导航。但市面上的高精度车载导航设备价格昂贵，超出了大多数市民的购买能力，因此研究低成本的车载组合导航系统对减小相关设备的成本具有重要实际意义。
目前，基于多传感器信息融合的导航技术已经成为车载导航的主流发展方向之一。多传感器信息融合能够结合不同传感器的优点，提高系统的精度、鲁棒性和可靠性。因此，将多传感器信息融合技术应用到低成本车载组合导航系统的研究具有现实意义和创新价值。
二、研究目标和内容
本次研究主要目标是设计一种基于多传感器信息融合的低成本车载组合导航系统，旨在满足普通用户的车载导航需求，同时提高导航系统的精度和可靠性。该导航系统主要包括以下研究内容：
1.选取多种低成本传感器并实现传感器数据采集，如GPS、惯性导航系统、磁力计等。
2.提出一种有效的多传感器信息融合算法，将不同传感器的数据进行融合，提高车辆位置的精度和鲁棒性。
3.设计一个车载组合导航系统，并实现其硬件和软件的开发和测试，验证该系统的导航精度和鲁棒性。
三、研究意义
低成本车载组合导航系统能够为普通车主提供实用的车载导航功能，具有好的市场前景。而多传感器信息融合技术的应用能够提高导航系统的精度和鲁棒性，为车主提供更加准确和可靠的导航服务。因此，研究基于多传感器信息融合的低成本车载组合导航系统具有重要的现实意义和社会意义。
四、研究方法和步骤
1.设计多传感器信息融合算法。该算法需要考虑多种传感器数据的融合方法，如权值分配、卡尔曼滤波等。
2.开发传感器数据采集系统。该系统需要采集多种传感器的数据，并进行数据预处理。
3.构建车载组合导航系统。该系统需要具有诸如车辆位置计算、地图显示等基本功能。
4.实现多传感器信息融合算法和车载组合导航系统的集成测试。
5.进行实际路测验证。通过在实际路况下进行测试，验证所研究的基于多传感器信息融合的低成本车载组合导航系统的导航精度和鲁棒性。
五、研究预期成果
1.成功设计和实现基于多传感器信息融合的低成本车载组合导航系统。
2.验证该系统的导航精度和鲁棒性优于传统单一传感器的车载导航系统。
3.提出一种有效的多传感器信息融合算法，并在实际测试中验证其有效性。
六、研究难点和挑战
1.硬件成本控制。如何从各类低成本的传感器中选取出性能良好的传感器，并控制设备成本，是本研究的一大难点。
2.数据传输和处理。多传感器数据的采集和融合对数据传输和处理的要求比较高，如何解决这种复杂的数据传输和处理问题是本研究的又一难点。
3.低成本车载组合导航系统的精度和鲁棒性。如何在低成本的情况下提高车载导航系统的精度和鲁棒性是本研究所面临的重要的挑战。