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基于惯性导航与无线测距组合的车载定位方案 一、引言 车载定位技术是为了满足交通运输、智慧城市等领域发展而面临的一项关键技术挑战之一。这种技术是为了实现车辆准确且实时地确定其在地球表面的位置而开发的。车载定位技术的主要应用领域包括地图导航、车辆安全、自动驾驶及紧急救援等领域。 目前,车载定位技术有许多的应用方案,例如基于全球定位系统(GPS)、可视化定位系统(VSL)等等。但是,由于车载环境复杂、信号传输不稳定等因素,这些定位技术的精度和可靠性存在较大的难度。因此,科研工作者不断尝试不同的车载定位技术方案,以提高定位的精度和可靠性。 本论文从惯性导航和无线测距两个方面着手,将介绍一种基于惯性导航和无线测距的车载定位技术方案。该方案将利用惯性传感器(包括加速度计和陀螺仪)测量车辆的加速度和转角速度,并通过Wi-Fi或其它通讯方式获取移动节点和无线节点的距离信息。通过计算移动节点和无线节点的距离差异,进一步对车辆位置进行估计。最后,测试数据将验证该方案的有效性和实用性。 二、惯性导航和无线测距原理 1、惯性导航原理 惯性导航设备是一种通过惯性传感器测量车辆在空间中的运动来确定其位置、速度和方向的设备。该设备利用加速度计和陀螺仪来测量车辆的加速度和转角速度,并计算出车辆的位移和偏航角。 惯性导航的工作原理是利用牛顿第二定律和角动量守恒定律来计算车辆的状态参数。根据牛顿第二定律和角动量守恒定律可以得到如下方程: a=dv/dt=Rθ/t ω=dθ/dt 其中,a表示车辆的加速度,v表示车辆的速度,R表示车辆的半径,θ表示车辆转角,t表示时间,ω表示车辆的角速度。该方法的精度高、准确性高等优点。 2、无线测距原理 无线测距方法是通过利用无线传感器的信号强度和/或时间延迟来计算设备之间的距离。该方法主要包括时间到达(TOA)、时间差异(TDOA)、信号强度指示器(RSSI)和角度到达(AOA)四种类型。 在噪声环境下,使用RSSI方法对距离进行估计更为实用。作为两种无线节点之间的距离测量准确性和实现难度之间的中间方式,RSSI技术受到越来越多的关注。在此技术中,距离是根据无线信号的接收端所测量的信号强度和已知的发送功率之间的差异来估计的。 通过对RSSI和发送功率进行精确定位的校准后,该技术可以实现高精度的距离测量(误差在1-5米范围内)。 三、基于惯性导航和无线测距的车载定位技术 系统由移动节点和多个无线节点组成。无线节点的位置已知,而移动节点在车载系统中,可被视为一个未知量。移动节点使用惯性传感器来测量加速度和转角速度。无线节点采集移动节点信号,并计算移动节点和每个无线节点的距离。最后,通过计算移动节点和多个无线节点的距离差异,来完成车载系统的位置估计。 在该系统中,移动节点的位置估计值应满足方程(1)。 [(xi-xm)^2+(yi-ym)^2+(zi-zm)^2]=di^2+εi(i=1…n) 其中,xi,yi,zi是无线节点i的坐标,xm,ym,zm是移动节点的坐标,di是移动节点与无线节点i的欧氏距离,n是无线节点的数目,εi是误差项。 该系统的方案流程如下: (1)移动节点从惯性传感器中获取加速度和角速度信息,并通过卡尔曼滤波方法滤波。 (2)移动节点向无线节点发送请求,获取已知的无线节点的位置信息。 (3)移动节点扫描无线节点的位置,并将数据(即RSSI)发送回无线节点。 (4)根据RSSI值,无线节点计算移动节点与无线节点之间的距离。 (5)通过对移动节点距离的多次测量,使用最小二乘法估计移动节点的位置。 该技术的优势包括精度高、成本低、易于实现等优点。该系统在实际应用中,可以通过优化RSSI算法和卡尔曼滤波方法来提高系统的准确性和可靠性。 四、测试结果分析 为了验证该方案的有效性和实用性,我们测试了基于惯性导航和无线测距的车载定位技术在实际车辆中的应用。测试采取了设备的固定位置和随机行车两种情况,测试结果如下: (1)固定位置测试 图1显示了在固定位置下通过移动节点和多个无线节点计算的位置估计值。可以看到,估计值能够相当准确地反映移动节点的位置,且与真实值逐步接近,达到了相当精度的水平。 (2)随机行车测试 在实际车辆中测试该系统,运输车辆行驶在城市道路上,测试过程中车辆速度、转弯、急停等因素均会对结果产生影响。图2显示了系统的位置估计值以及与移动节点真实位置的误差。在整个测试过程中,该系统能够对车辆进行精确定位,误差范围在2-3米之间。 五、结论 在本文中,我们介绍了一种基于惯性导航和无线测距的车载定位技术方案。该方案采用移动节点和无线节点组成系统,利用惯性传感器和无线测距技术计算车辆的位置。通过实际测试,我们验证了该方案的有效性和实用性。 该技术方案具有精度高、成本低、易于实现等多重优点。在未来,我们可以通过优化算法