导航与定位实验报告

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新位置识别实验报告(3篇)

新位置识别实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景随着科技的不断发展,位置识别技术在许多领域得到了广泛应用。

传统的位置识别方法主要依赖于GPS、WiFi、蓝牙等手段,但在某些环境下,如室内、高楼密集区域等,这些方法会受到信号遮挡、信号不稳定等因素的影响,导致定位精度降低。

因此,研究新的位置识别方法具有重要意义。

本次实验旨在探索一种基于视觉的位置识别方法,通过分析图像特征,实现高精度、高稳定性的位置识别。

二、实验方法1. 数据采集本次实验采集了室内、室外不同场景的图像数据,包括建筑物、道路、自然景观等。

采集的图像数据应具有丰富的纹理和颜色信息,以便更好地提取图像特征。

2. 图像预处理对采集的图像数据进行预处理,包括去噪、缩放、旋转等操作,以提高后续特征提取的准确性。

3. 特征提取采用深度学习方法提取图像特征,主要分为以下步骤:(1)利用卷积神经网络(CNN)提取图像局部特征,如AlexNet、VGGNet等。

(2)对提取的局部特征进行降维,采用主成分分析(PCA)等方法。

(3)将降维后的特征进行聚合,采用局部二值模式(LBP)、直方图均匀化(HOG)等方法。

4. 位置识别(1)将提取的特征与已知位置信息进行匹配,采用最近邻分类器等方法。

(2)对匹配结果进行排序,选取匹配度最高的结果作为识别结果。

5. 实验评估采用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等指标评估实验结果,并与传统方法进行比较。

三、实验结果与分析1. 实验结果本次实验在室内、室外不同场景下进行了位置识别实验,结果表明,基于视觉的位置识别方法在多数场景下取得了较好的识别效果。

2. 实验分析(1)与传统方法相比,基于视觉的位置识别方法在室内、室外场景下均具有更高的识别精度。

(2)在信号遮挡严重的区域,如室内、高楼密集区域,基于视觉的位置识别方法仍能保持较高的识别精度。

(3)实验结果表明,深度学习方法在特征提取和位置识别方面具有显著优势。

四、实验结论本次实验探索了一种基于视觉的位置识别方法,结果表明,该方法在室内、室外场景下具有较高的识别精度和稳定性。

室内定位UWB测距实验报告

室内定位UWB测距实验报告

室内定位UWB测距实验报告
实验题目:UWB测距室内定位实验报告
摘要:本实验采用UWB(Ultra Wideband,超宽带)技术进行室内定位测距,通过探究UWB测距系统的原理和性能,对UWB测距室内定位的实际应用具有重要的意义。

实验结果表明,UWB测距室内定位具有较高的定位精度和可靠性,可以满足室内定位需求。

关键词:UWB测距、室内定位、定位精度、可靠性
引言:室内定位技术是指在室内环境下,使用无线通信或其他技术手段进行定位。

随着无线通信和传感技术的发展,室内定位技术逐渐成为人们关注的焦点。

UWB技术是一种新兴的室内定位技术,其特点是带宽大、抗干扰能力强、定位精度高等。

实验目的:通过实验探究UWB测距室内定位系统的原理和性能,验证UWB技术在室内定位中的应用价值。

实验器材和方法:
2.实验方法:
(2)校准UWB测距设备,设置参考点坐标。

(4)记录实验数据,进行分析和处理。

结论:UWB测距室内定位系统具有较高的定位精度和可靠性,能够满足室内定位需求。

该实验结果验证了UWB技术在室内定位中的应用价值。

未来,可以将UWB技术应用于室内导航、物品追踪等领域,进一步提高室内定位的精度和可靠性。

北航惯性导航综合实验五实验报告

北航惯性导航综合实验五实验报告

惯性导航技能概括真验之阳早格格创做真验五惯性基拉拢导航及应用技能真验惯性/卫星拉拢导航系统车载真验一、真验手段①掌握捷联惯导/GPS拉拢导航系统的形成战基础处事本理;②掌握采与卡我曼滤波要领举止捷联惯导/GPS拉拢的基根源基本理;③掌握捷联惯导 /GPS拉拢导航系统固态本能;④掌握动背情况下捷联惯导 /GPS拉拢导航系统的本能.两、真验真质①复习卡我曼滤波的基根源基本理(参照《卡我曼滤波与拉拢导航本理》第两、五章);②复习捷联惯导/GPS拉拢导航系统的基础处事本理(参照以光衢编著的《惯性导航本理》第七章);三、真验系统组成①捷联惯导/GPS拉拢导航真验系统一套;②监控预计机一台.③好分GPS交支机一套;④真验车一辆;⑤车载大理石仄台;⑥车载电源系统.四、真验真质1)真验准备①将IMU紧固正在车载大理石减振仄台上,确认IMU 的拆置基准里紧靠真验仄台;②将IMU与导航预计机、导航预计机与车载电源、导航预计机与监控预计机、GPS交支机与导航预计机、GPS 天线与GPS交支机、GPS交支机与GPS电池之间的连交线细确连交;③挨开GPS交支机电源,确认不妨交支到4颗以上卫星;④挨开电源,开用真验系统.2)捷联惯导/GPS拉拢导航真验①加进捷联惯导初初对于准状态,记录IMU的本初输出,注意5分钟内宽禁移动真验车战IMU;②真验系统通过5分钟初初对于准之后,加进导航状态;③移动真验车,按安排真验门路止驶;④利用监控预计机中的导航硬件举止导航解算,并隐现导航截止.五、真验截止及分解(一) 表里推导捷联惯导短时段(1分钟)位子缺点,并用1分钟惯导真验数据考证.1、一分钟惯导位子缺点表里推导:短时段内(t<5min ),忽略天球自转0ie ω=,疏通轨迹近似为仄里1/0R =,此时的位子缺点分解可简化为:(1) 加速度计整偏偏∇引起的位子缺点:210.88022t x δ∇==m(2) 得准角0φ引起的缺点:202 0.92182g t x φδ==m(3) 陀螺漂移ε引起的缺点:330.01376g t x εδ==m可得1min 后的位子缺点值123 1.8157m x x x x δδδδ=++=2、一分钟惯导真验数据考证截止:(1)杂惯导解算1min 的位子及位子缺点图:(2)杂惯导解算1min 的速度及速度缺点图:真验截止分解:杂惯导解算短时间内细度很下,1min 的惯导解算的北背最大位移缺点-2.668m ,东背最大位移缺点-8.231m ,可睹真验数据所得位子缺点与表里推导的位子缺点正在共一数量级,截止没有真足相共是果为表里推导时干了洪量简化,而且真验时视GPS 为真正在值也会戴去缺点;其余,可睹1min 内杂惯导解算的东背速度最大缺点-0.2754m/s ,北背速度最大缺点-0.08027m/s.(二) 采用IMU 前5分钟数据举止对于准真验.将初初对于准截止动做初值完毕1小时捷联惯导战拉拢导航解算,对于比1小时捷联惯导战拉拢导航截止.1、5minIMU数据的剖析细对于准截止:2、5minIMU数据的Kalman滤波细对于准截止:3、一小时IMU/GPS数据的拉拢导航截止图及预计圆好P 阵图:4、一小时IMU数据的捷联惯导解算截止与拉拢滤波、GPS 输出对于比图:5、截止分解:由滤波截止图不妨瞅出:(1)由拉拢后的速度、位子的P阵不妨瞅出滤波之后载体的速度战位子比GPS输出的细度下.(2)短时间内SINS的细度较下,初初阶段的导航截止基础战GPS、拉拢导航截止沉合,1小时后的捷联惯导解算截止很好,纬度、经度、下度均收集.(3)INS/GPS拉拢滤波的截止战GPS的输出截止格中近似,果为1小时的导航GPS的细度比SINS导航的细度下很多,Kalman滤波器中GPS旗号的权沉更大.(4)总体瞅去,SINS/GPS拉拢滤波的截止劣于单独用SINS或者GPS导航的截止,起到了协做、超出、冗余的效率,使导航系统更稳当.六、SINS/GPS拉拢导航步调%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%INS/GPS拉拢导航跑车1h真验%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%该步调为15维状态量,6维瞅丈量的kalman滤波步调,惯性/卫星拉拢紧耦合的数教模型clearclcclose all%%初初量定义wie = 0.000072921151467;Re = 6378135.072;g = 9.7803267714;e = 1.0 / 298.25;T = 0.01; %IMU频次100hz,此步调中GPS频次100hzdatanumber = 360000; %数据时间3600sa = load('imu_1h.dat');w = a(:,3:5)'*pi/180/3600; %陀螺仪输出的角速率疑息单位由°/h化为rad/sf = a(:,6:8)'; %三轴比较输出,单位ga = load('gps_1h_new.dat');gps_pos = a(:,3:5); %GPS输出的纬度、经度、下度疑息gps_pos(:,1:2) = gps_pos(:,1:2)*pi/180; %纬经单位化为弧度gps_v = a(:,6:8); %GPS输出的东北天速度疑息%捷联解算及卡我曼相闭v=zeros(datanumber,3); %拉拢后的速度疑息atti = zeros(datanumber,3); %拉拢后的姿态疑息pos = zeros(datanumber,3); %拉拢后的位子疑息gyro=zeros(3,1);acc=zeros(3,1);x_kf = zeros(datanumber,15);p_kf = zeros(datanumber,15);lon =116.3703629769560*pi/180;height =43.0674;fai = 219.9744642380873*pi/180;theta = -0.895865732956914*pi/180;gama = 0.640089448357591*pi/180;Vx=gps_v(1,1);Vy=gps_v(1,2);Vz=gps_v(1,3);X_o=zeros(15,1); %X的初值选为0X=zeros(15,1);%Q=diag([(50e-6*g)^2,(50e-6*g)^2,(50e-6*g)^2,(0.1*pi/180/3600)^2,(0.1*pi/180/3600)^2,(0.1*pi/180/36 00)^2,0,0,0,0,0,0,0,0,0]); %随机Q=diag([(0.008*pi/180/3600)^2,(0.008*pi/180/3600)^2,(0.008*pi/180/3600)^2,(50e-6*g)^2,(50e-6*g)^2,(50e-6*g)^2,0,0,0,0,0,0,0,0,0]);R=diag([(0.01)^2,(0.01)^2,(0.01)^2,(0.1)^2,(0.1)^2,(0.15)^2]); P=zeros(15);P_k=diag([(0.00005*pi/180)^2,(0.00005*pi/180)^2,(0.00005*pi /180)^2,0.00005^2,0.00005^2,0.00005^2,2^2,2^2,2^2,(0.001*pi /180/3600)^2,(0.001*pi/180/3600)^2,(0.001*pi/180/3600)^2,(50 e-6*g)^2,(50e-6*g)^2,(50e-6*g)^2]); %K=zeros(15,6);Z=zeros(6,1);I=eye(15);Cnb = [ cos(gama)*cos(fai)-sin(gama)*sin(theta)*sin(fai), cos(gama)*sin(fai)+sin(gama)*sin(theta)*cos(fai), -sin(gama)*cos(theta);-cos(theta)*sin(fai), cos(theta)*cos(fai), sin(theta);sin(gama)*cos(fai)+cos(gama)*sin(theta)*sin(fai),sin(gama)*sin(fai)-cos(gama)*sin(theta)*cos(fai), cos(gama) * cos(theta)];q = [ cos(fai/2)*cos(theta/2)*cos(gama/2) -sin(fai/2)*sin(theta/2)*sin(gama/2);cos(fai/2)*sin(theta/2)*cos(gama/2) - sin(fai/2)*cos(theta/2)*sin(gama/2);cos(fai/2)*cos(theta/2)*sin(gama/2) + sin(fai/2)*sin(theta/2)*cos(gama/2);cos(fai/2)*sin(theta/2)*sin(gama/2) + sin(fai/2)*cos(theta/2)*cos(gama/2)];Cnb_s=Cnb;q_s=q;for i=1:1:datanumberRmh = Re * (1.0 - 2.0 * e + 3.0 * e * sin(lat) * sin(lat)) + height;Rnh = Re * (1.0 + e * sin(lat) * sin(lat)) + height;Wien = [ 0; wie * cos(lat); wie * sin(lat)];Wenn = [ -Vy / Rmh; Vx / Rnh; Vx * tan(lat) / Rnh];Winn = Wien + Wenn;Winb = Cnb * Winn;for j=1:3gyro(j,1) = w(j,i);acc(j,1) = f(j,i)*g; %加速度疑息,单位化为m/s^2endangle = (gyro - Winb) * T;fn = Cnb'* acc;difVx = fn(1) + (2.0 * wie * sin(lat) + Vx * tan(lat) / Rnh) * Vy;difVy = fn(2) - (2.0 * wie * sin(lat) + Vx * tan(lat) / Rnh) * Vx;difVz = fn(3) + (2.0 * wie * cos(lat) + Vx / Rnh) * Vx + Vy * Vy / Rmh -g;Vx = difVx * T + Vx;Vy = difVy * T + Vy;Vz = difVz * T + Vz;lat = lat + Vy * T / Rmh;lon = lon + Vx * T / Rnh / cos(lat);height = height + Vz * T;M = [0, -angle(1), -angle(2), -angle(3);angle(1), 0, angle(3), -angle(2);angle(2), -angle(3), 0, angle(1);angle(3), angle(2), -angle(1), 0];q = (cos(norm(angle) / 2) * eye(4) + sin(norm(angle) / 2) / norm(angle) * M) * q;q = q / norm(q);Cnb = [ q(1)*q(1)+q(2)*q(2)-q(3)*q(3)-q(4)*q(4), 2*(q(2)*q(3)+q(1)*q(4)), 2*(q(2)*q(4)-q(1)*q(3));2*(q(2)*q(3)-q(1)*q(4)), q(1)*q(1)-q(2)*q(2)+q(3)*q(3)-q(4)*q(4), 2*(q(3)*q(4)+q(1)*q(2));2*(q(2)*q(4)+q(1)*q(3)), 2*(q(3)*q(4)-q(1)*q(2)),q(1)*q(1)-q(2)*q(2)-q(3)*q(3)+q(4)*q(4)];Rmh = Re * (1.0 - 2.0 * e + 3.0 * e * sin(lat) * sin(lat)) +height;Rnh = Re * (1.0 + e * sin(lat) * sin(lat)) + height; %以上为杂惯导解算%%F1=[0 wie*sin(lat)+v(i,1)*tan(lat)/(Rnh) -(wie*cos(lat)+v(i,1)/(Rnh)) 0 -1/(Rmh) 0 0 0 0;-(wie*sin(lat)+v(i,1)*tan(lat)/(Rnh)) 0 -v(i,2)/(Rmh)1/(Rnh) 0 0 -wie*sin(lat) 0 0;wie*cos(lat)+v(i,1)/(Rnh) v(i,2)/(Rmh) 0 tan(lat)/(Rnh) 0 0 wie*cos(lat)+v(i,2)*sec(lat)*sec(lat)/(Rnh) 0 0;0 -fn(3) fn(2) v(i,2)*tan(lat)/(Rmh)-v(i,3)/(Rmh)2*wie*sin(lat)+v(i,1)*tan(lat)/(Rnh) -(2*wie*cos(lat)+v(i,1)/(Rnh))(2*wie*cos(lat)*v(i,2)+v(i,1)*v(i,2)*sec(lat)*sec(lat)/(Rnh)+2*wie*sin(lat)*v(i,3)) 0 0;fn(3) 0 -fn(1) -2*(wie*sin(lat)+v(i,1)*tan(lat)/(Rnh)) -v(i,3)/(Rmh) -v(i,2)/(Rmh) -(2*wie*cos(lat)+v(i,1)*sec(lat)*sec(lat)/(Rnh))*v(i,1) 0 0;-fn(2) fn(1) 0 2*(wie*cos(lat)+v(i,1)/(Rnh)) 2*v(i,2)/(Rmh) 0 -2*wie*sin(lat)*v(i,1) 0 0;0 0 0 0 1/(Rmh) 0 0 0 0;0 0 0 sec(lat)/(Rnh) 0 0 v(i,1)*sec(lat)*tan(lat)/(Rnh) 0 0;0 0 0 0 0 1 0 0 0];G=[Cnb',zeros(3);zeros(3),Cnb';zeros(9,6)];H=[zeros(3),eye(3),zeros(3),zeros(3,6);zeros(3),zeros(3),diag([Rmh,Rnh*cos(lat),1]),zeros(3,6)];%量测阵F2=[-Cnb',zeros(3);zeros(3),Cnb';zeros(3),zeros(3)];F=[F1,F2;zeros(6,15)]; %以上为kalman滤波模型参数F = F * T; %得集化temp1 = eye(15);disF = eye(15);for j = 1:10temp1 = F * temp1 / j;disF = disF + temp1;endtemp1 = Q * T;disQ = temp1;for j = 2:11temp2 = F * temp1;temp1 = (temp2 + temp2')/j;disQ = disQ + temp1;endZ(1) = Vx - gps_v(i,1); %量丈量为杂惯导与GPS的速度好、位子好Z(2) = Vy - gps_v(i,2);Z(3) = Vz - gps_v(i,3);Z(4) = (lat - gps_pos(i,1)) * Rmh; %纬经度化为位移,单位mZ(5) = (lon - gps_pos(i,2)) * Rnh * cos(lat);Z(6) = height - gps_pos(i,3);X = disF * X_o; %kalman滤波五个公式P = disF * P_k * disF'+ disQ;K = P * H'/( H * P * H'+ R);X_k = X + K * (Z - H * X);P_k = (I - K * H) * P;x_kf(i,1) = X_k(1)/pi*180; %仄台缺点角x_kf(i,2) = X_k(2)/pi*180;x_kf(i,3) = X_k(3)/pi*180;x_kf(i,4) = X_k(4); %速度缺点x_kf(i,5) = X_k(5);x_kf(i,6) = X_k(6);x_kf(i,7) = X_k(7); %位子缺点x_kf(i,8) = X_k(8);x_kf(i,9) = X_k(9);x_kf(i,10) = X_k(10)/pi*180*3600; %陀螺随机常值漂移,单位°/hx_kf(i,11) = X_k(11)/pi*180*3600;x_kf(i,12) = X_k(12)/pi*180*3600;x_kf(i,13) = X_k(13)*10^6/g; %加计随机常值偏偏置,单位ugx_kf(i,14) = X_k(14)*10^6/g;x_kf(i,15) = X_k(15)*10^6/g;p_kf(i,1) = sqrt(abs(P_k(1,1)))/pi*180;p_kf(i,2) = sqrt(abs(P_k(2,2)))/pi*180;p_kf(i,3) = sqrt(abs(P_k(3,3)))/pi*180;p_kf(i,4) = sqrt(abs(P_k(4,4)));p_kf(i,5) = sqrt(abs(P_k(5,5)));p_kf(i,6) = sqrt(abs(P_k(6,6)));p_kf(i,7) = sqrt(abs(P_k(7,7)));p_kf(i,8) = sqrt(abs(P_k(8,8)));p_kf(i,9) = sqrt(abs(P_k(9,9)));p_kf(i,10) = sqrt(abs(P_k(10,10)))/pi*180*3600;p_kf(i,11) = sqrt(abs(P_k(11,11)))/pi*180*3600;p_kf(i,12) = sqrt(abs(P_k(12,12)))/pi*180*3600;p_kf(i,13) = sqrt(abs(P_k(13,13)))*10^6/g;p_kf(i,14) = sqrt(abs(P_k(14,14)))*10^6/g;p_kf(i,15) = sqrt(abs(P_k(15,15)))*10^6/g;Vx = Vx - X_k(4); %速度矫正Vy = Vy - X_k(5);Vz = Vz - X_k(6);v(i,:) = [Vx, Vy, Vz];lat = lat - X_k(7); %位子矫正lon = lon - X_k(8);height = height - X_k(9);pos(i,:) = [lat, lon, height];Atheta = X_k(1); %kalman滤波预计得出的得准角thetaAgama = X_k(2); %kalman滤波预计得出的得准角gamaAfai = X_k(3); %kalman滤波预计得出的得准角faiCtn = [ 1, Afai, -Agama;-Afai, 1, Atheta;Agama, -Atheta, 1];Cnb = Cnb*Ctn; %革新姿态阵fai = atan(-Cnb(2,1) / Cnb(2,2));theta = asin(Cnb(2,3));gama = atan(-Cnb(1,3) / Cnb(3,3));if (Cnb(2,2) < 0)fai = fai + pi;elseif (fai < 0)fai = fai + 2*pi;endif (Cnb(3,3) < 0)if(gama > 0)gama = gama - pi;elsegama = gama + pi;endendatti(i,:) = [fai/pi*180, theta/pi*180, gama/pi*180];q(2) = sqrt(abs(1 + Cnb(1,1) - Cnb(2,2) - Cnb(3,3))) / 2; q(3) = sqrt(abs(1 - Cnb(1,1) + Cnb(2,2) - Cnb(3,3))) / 2; q(4) = sqrt(abs(1 - Cnb(1,1) - Cnb(2,2) + Cnb(3,3))) / 2; q(1) = sqrt(abs(1 - q(2) * q(2) - q(3) * q(3) - q(4) * q(4))); if (Cnb(2,3) < Cnb(3,2))q(2) = - q(2);endif (Cnb(3,1) < Cnb(1,3))q(3) = - q(3);endif (Cnb(1,2) < Cnb(2,1))q(4) = - q(4);endX_k(1:9) = 0;X_o=X_k;iend%%%画图%%%%%%%%%%t=1:datanumber;figure(1)subplot(311);plot(t,pos(:,1)*180/pi,'r',t,gps_pos(:,1)*180/pi,'b') title('纬度');xlabel('0.01s');ylabel('°');subplot(312);plot(t,pos(:,2)*180/pi,'r',t,gps_pos(:,2)*180/pi,'b') title('经度');xlabel('0.01s');ylabel('°');subplot(313);plot(t,pos(:,3),'r',t,gps_pos(:,3),'b')title('下度');xlabel('0.01s');ylabel('m');legend('拉拢滤波','GPS')figure(2)subplot(311);plot(t,v(:,1),'r',t,gps_v(:,1),'b')title('东背速度');xlabel('0.01s');ylabel('m/s'); subplot(312);plot(t,v(:,2),'r',t,gps_v(:,2),'b')title('北背速度');xlabel('0.01s');ylabel('m/s'); subplot(313);plot(t,v(:,3),'r',t,gps_v(:,3),'b')title('天背速度');xlabel('0.01s');ylabel('m/s'); legend('拉拢滤波','GPS')figure(3)subplot(311);plot(t,atti(:,1))title('航背角');xlabel('0.01s');ylabel('°'); subplot(312);plot(t,atti(:,2))title('俯俯角');xlabel('0.01s');ylabel('°'); subplot(313);plot(t,atti(:,3))title('横滚角');xlabel('0.01s');ylabel('°');figure(4)subplot(311);plot(t,p_kf(:,1))title('P航背角缺点');xlabel('0.01s');ylabel('度');subplot(312);plot(t,p_kf(:,2))title('P俯俯角缺点');xlabel('0.01s');ylabel('度'); subplot(313);plot(t,p_kf(:,3))title('P横滚角缺点');xlabel('0.01s');ylabel('度'); figure(5)subplot(311);plot(t,p_kf(:,4))title('P东背速度缺点');xlabel('0.01s');ylabel('m/s'); subplot(312);plot(t,p_kf(:,5))title('P北背速度缺点');xlabel('0.01s');ylabel('m/s'); subplot(313);plot(t,p_kf(:,6))title('P天背速度缺点');xlabel('0.01s');ylabel('m/s'); figure(6)subplot(311);plot(t,p_kf(:,7))title('P纬度缺点');xlabel('0.01s');ylabel('度'); subplot(312);plot(t,p_kf(:,8))title('P经度缺点');xlabel('0.01s');ylabel('度'); subplot(313);plot(t,p_kf(:,9))title('P下度缺点');xlabel('0.01s');ylabel('m'); figure(7)subplot(311);plot(t,p_kf(:,10))title('P东背陀螺');xlabel('0.01s');ylabel('度/小时'); subplot(312);plot(t,p_kf(:,11))title('P北背陀螺');xlabel('0.01s');ylabel('度/小时'); subplot(313);plot(t,p_kf(:,12))title('P天背陀螺');xlabel('0.01s');ylabel('度/小时'); figure(8)subplot(311);plot(t,p_kf(:,13))title('P东背加计');xlabel('0.01s');ylabel('ug'); subplot(312);plot(t,p_kf(:,14))title('P北背加计');xlabel('0.01s');ylabel('ug'); subplot(313);plot(t,p_kf(:,15))title('P天背加计');xlabel('0.01s');ylabel('ug');。

gps接收机实验报告

gps接收机实验报告

gps接收机实验报告GPS接收机实验报告引言:GPS(全球定位系统)是一种基于卫星定位的导航系统,已经成为现代社会中不可或缺的技术之一。

GPS接收机是实现全球定位系统的关键设备,通过接收卫星发射的信号来计算位置信息。

本文将对GPS接收机进行实验研究,探讨其工作原理、性能以及未来发展方向。

一、GPS接收机的工作原理GPS接收机是一种复杂的电子设备,其工作原理基于卫星信号接收和信号处理。

首先,GPS接收机通过天线接收卫星发射的信号,然后将信号送入接收机内部的射频前端。

在射频前端,信号经过滤波、放大和混频等处理,转换为中频信号。

接下来,中频信号进入数字信号处理器(DSP),DSP负责解调和解码信号,提取出卫星的导航信息和时间信息。

接收机还需要通过与多颗卫星的信号比较,计算出自身的位置信息。

这一过程需要至少接收到三颗卫星的信号,才能进行三角定位计算。

二、GPS接收机的性能评估在实验中,我们对GPS接收机的性能进行了评估。

首先,我们测试了接收机的定位精度。

通过与实际位置进行比对,我们发现接收机的定位误差在10米以内,满足一般导航需求。

然后,我们测试了接收机在不同环境条件下的工作稳定性。

结果显示,接收机在室内、城市高楼和山区等复杂环境中,仍然能够保持较好的定位效果。

除了定位精度和工作稳定性,我们还评估了接收机的灵敏度和抗干扰性能。

实验结果表明,接收机对较弱的卫星信号具有较好的接收能力,并且能够有效抵抗来自电磁干扰的影响。

这些性能指标的优秀表现使得GPS接收机在各个领域得到广泛应用,如汽车导航、航空导航以及军事领域等。

三、GPS接收机的未来发展方向随着科技的不断进步,GPS接收机也在不断演进和改进。

未来,GPS接收机的发展方向主要包括以下几个方面:1. 高精度定位:目前,GPS接收机的定位精度已经较高,但在某些特殊场景下仍然存在一定的误差。

未来的GPS接收机将通过引入更多的卫星信号、增强信号处理算法等手段,进一步提高定位精度。

扫地机器人的实验报告单

扫地机器人的实验报告单

一、实验目的1. 了解扫地机器人的基本工作原理和性能特点;2. 通过实验验证扫地机器人的清洁效果、续航能力、导航定位等性能;3. 评估扫地机器人在实际家庭环境中的应用价值。

二、实验器材1. 扫地机器人:型号:某品牌某型号;2. 实验场地:约100平方米的房间,房间内家具布局合理,地面材料为瓷砖;3. 秒表、电子秤、卷尺等测量工具;4. 实验记录表格。

三、实验步骤1. 清洁效果测试(1)将扫地机器人放置在房间中央,启动清扫功能;(2)观察扫地机器人清扫过程中的动作和清洁效果;(3)记录扫地机器人在清扫过程中收集的垃圾重量;(4)清扫完成后,检查房间地面是否干净,评估清洁效果。

2. 续航能力测试(1)将扫地机器人充满电,记录初始电量;(2)启动清扫功能,让扫地机器人进行连续清扫;(3)观察扫地机器人在清扫过程中的电量消耗情况;(4)记录扫地机器人清扫过程中电量降至20%的时间;(5)将扫地机器人充电至满电,记录充电时间。

3. 导航定位测试(1)将扫地机器人放置在房间中央,启动清扫功能;(2)观察扫地机器人的导航轨迹和定位精度;(3)记录扫地机器人在清扫过程中是否出现碰撞、卡住等情况;(4)清扫完成后,检查房间内是否有遗漏的清洁区域。

4. 实际应用价值评估(1)将扫地机器人放置在房间内,观察其在实际家庭环境中的清洁效果;(2)评估扫地机器人在不同地面材质、家具布局等条件下的表现;(3)记录扫地机器人在实际应用中的优缺点。

四、实验结果与分析1. 清洁效果测试实验结果显示,扫地机器人在清扫过程中动作灵活,能够有效地收集地面上的垃圾。

清扫后的房间地面基本干净,清洁效果较好。

2. 续航能力测试实验结果显示,扫地机器人在连续清扫过程中,电量消耗较快。

当电量降至20%时,大约持续清扫了1小时。

充电时间约为2小时。

3. 导航定位测试实验结果显示,扫地机器人在导航过程中,定位精度较高,能够准确识别房间内的家具和障碍物。

导航与定位技术课程设计

导航与定位技术课程设计

导航与定位技术课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能够理解导航与定位技术的基本原理,掌握卫星导航系统的构成及工作方式。

2. 学生能够描述常见定位技术的原理,如GPS、北斗等,并了解其在生活中的应用。

3. 学生掌握导航与定位技术中涉及的关键概念,如坐标系、时间系统、误差分析等。

技能目标:1. 学生能够运用所学知识,使用导航设备进行定位和导航。

2. 学生能够分析导航与定位过程中可能出现的误差,并提出改进措施。

3. 学生能够通过小组合作,完成简单的导航与定位项目设计。

情感态度价值观目标:1. 培养学生热爱科学、探索未知的精神,激发对导航与定位技术的兴趣。

2. 增强学生的团队协作意识,提高沟通与表达能力。

3. 培养学生关注国家战略,认识到导航与定位技术在国家安全、经济发展等方面的重要意义。

课程性质分析:本课程为高中信息技术课程,旨在帮助学生了解导航与定位技术的原理及其在实际应用中的优势与局限。

学生特点分析:高中学生具有一定的信息技术基础和抽象思维能力,对新鲜事物充满好奇,具备一定的自主学习能力。

教学要求:1. 结合实际案例,深入浅出地讲解导航与定位技术的原理和应用。

2. 采用项目式教学,鼓励学生动手实践,提高实际操作能力。

3. 关注学生情感态度的培养,引导他们树立正确的价值观。

二、教学内容1. 导航与定位技术概述- 了解导航与定位技术的发展历程- 掌握卫星导航系统的基本组成及工作原理2. 卫星导航系统- 研究GPS、北斗等常见卫星导航系统的原理与特点- 学习坐标系统、时间系统等基本概念3. 定位技术原理与应用- 掌握静态定位与动态定位的原理- 了解定位技术在交通、地质、气象等领域的应用4. 定位误差分析- 研究定位误差的来源及影响- 掌握误差修正方法及提高定位精度的措施5. 实践操作与项目设计- 学习使用导航设备进行定位与导航- 完成小组项目,设计简单的导航与定位应用方案教学内容安排与进度:第一课时:导航与定位技术概述第二课时:卫星导航系统第三课时:定位技术原理与应用第四课时:定位误差分析第五课时:实践操作与项目设计教材章节关联:本教学内容与教材第四章“导航与定位技术”相关,涵盖了教材中4.1至4.5节的内容。

机器人坐标系标定实验报告

机器人坐标系标定实验报告

机器人坐标系标定实验报告1. 背景机器人坐标系标定是机器人定位和导航的重要一环,通过标定机器人坐标系可以准确地获取机器人在三维空间中的位置和姿态信息,为机器人的运动控制和路径规划提供基础数据。

在现实应用中,由于机器人的机械结构、传感器误差等因素,机器人坐标系与真实世界坐标系之间存在一定的偏差,因此需要进行坐标系标定来校正这些偏差。

2. 分析2.1 坐标系标定原理机器人坐标系标定的原理是通过对机器人在不同位置和姿态下的数据进行观测和分析,推导出机器人坐标系与真实世界坐标系之间的转换关系。

一般采用的方法是使用外部传感器测量机器人的位置和姿态,并与机器人自身的传感器数据进行比较,通过最小二乘法等数学方法计算得到坐标系转换的参数。

2.2 实验步骤机器人坐标系标定的实验步骤如下:1.放置参考标定板:在实验环境中放置一个已知坐标的标定板,该标定板上有一组已知的特征点,用于后续的观测和分析。

2.观测数据采集:将机器人移动到不同的位置和姿态下,使用外部传感器(如激光雷达或视觉系统)获取机器人在真实世界坐标系下的位置和姿态数据。

3.机器人传感器数据采集:同时记录机器人自身传感器(如惯性测量单元或编码器)获取的位置和姿态数据。

4.数据处理:将观测数据和机器人传感器数据进行比较和分析,通过最小二乘法等数学方法计算得到机器人坐标系与真实世界坐标系之间的转换关系。

5.标定参数计算:根据数据处理的结果,计算出坐标系转换的参数,如平移向量和旋转矩阵。

6.校准验证:将机器人移动到新的位置和姿态下,使用标定参数将机器人的位置和姿态转换到真实世界坐标系下,与外部传感器获取的数据进行比较,验证标定结果的准确性。

2.3 实验注意事项在进行机器人坐标系标定实验时,需要注意以下几点:1.标定板的放置要稳定,特征点要清晰可见,以保证观测数据的准确性。

2.机器人的移动要充分覆盖工作空间,以获取足够多的观测数据。

3.外部传感器的精度和准确性对标定结果有重要影响,应选择合适的传感器进行实验。

GPSrtk实习报告

GPSrtk实习报告

GPS-RTK测量实习报告院系名称: 建筑与测绘工程系班级: 12级测绘1班姓名: 许孟学号: 121608040150 指导教师:起止日期:2015.06.15-2015.06.21目录目录 (2)第一章概述 (3)1.1 实习目的 (3)1.2 实习内容 (3)1.3 人员组成 (3)1.4 时间安排 (3)第二章 GPS静态测量 (4)2.1 GPS控制网外业观测设计 (4)2.1.1项目概况 (4)2.1.2技术设计依据 (4)2.1.3现有测绘资料 (5)2.1.4选点情况(含点位分布图) (5)2.1.5观测方案及质量控制方法 (5)2.1.6提交成果资料的内容 (6)2.2 GPS控制网技术总结 (6)2.2.1测区概况 (6)2.2.2技术依据 (6)2.2.3点位分布 (7)2.2.4外业观测情况 (7)第三章动态测量总结 (7)3.1 概述 (7)3.2 RTK地形测量总结 (8)3.2.1作业过程 (8)3.2.2碎步点图(见附图2) (8)第四章实习体会 (8)4.1 实习体会 (8)附录 (9)第一章概述1.1 实习目的本次GPS-RTK观测实习的目的是巩固、扩大和加深我们从课堂上所学理论知识,获得测量工作的初步经验和基本技能,掌握RTK的测量原理和作业流程,着重培养我们的独立工作能力,进一步熟练掌握测量仪器的操作技能,提高运用理论及计算能力,并对GPS观测全过程有一个全面和系统的认识。

熟悉GPS静态相对定位原理、GPS接收机的使用掌握GPS网的网形设计。

熟悉GPS静态测量的步骤。

学会南方测绘 Gps数据处理软件的简单使用。

1.2 实习内容(1) GPS静态测量及内业数据处理分析:采用GPS 静态测量技术,在万方科技学院图书馆前草坪上布设一个控制网,包括技术设计、选点、外业观测计划、外业观测、数据传输及格式转换等。

(2) GPS动态测量:①单机准站式RTK:放样点坐标上传、基准站设置、流动站设置、坐标系建立、外业放样、数据检查。

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导航与定位上机实习报告 学生姓名: * * * 班 学 号: 20101002021/11610211 指导教师: 黄鹰 、 徐战亚

中国地质大学(武汉)信息工程学院 2011年 7月 实习一 GPS设备使用 【实验目的】 (1) 熟悉GPS设备的使用 (2) 熟悉GPS绝对静态定位和绝对动态定位 (3) 使用GPS设备得出某一点、某一线、某一面的相关数据

【实验设备】 动态GPS接收机、静态GPS接收机、天线、GPS定位设备 由于设别数目的限制,这次实习改用一个google的软件,获得GPS数据,此图为软件中的一张截图,上面显示了精准度157feet,卫星数目,每颗卫星的信号强度,

这张图则显示了所在地的经度和纬度分别为东经114度23分30.013秒北纬30度31分19.809秒。 【实验步骤】 时间:2012年9月2日中午12点30开始,下午三点中结束。

内容: 1、 测量点:测量点在北区,从艺术与传媒学院开始,经过北宗,北区食堂,北门,北区体育馆直到图书馆这一段路程,整个路线成G字型(如下图)。

2、 测量线:线的话主要是艺术与传媒学院到北宗与隧道口延伸的路相交的 丁字路口,然后从该路口一直到北区食堂下面,在就走向北区校门,进而转向体育馆侧边的路,绕过体育馆到达图书馆正门这样一个路线(如下图)。 3、 测量面:该路线主要包括了图书馆,北区篮球场,排球场,北一楼,北 区图书馆,经管院楼还有外国语学院楼。 【实验结果】 部分数据(全部数据在GPS_DATA.xls中): 实习二 GPS定位接口解析与开发 【实验题目】 GPS信号解析 编写小程序读取GPS信号并进行解析,将解析结果以一定形式展现出来。 根据老师用GPS导航仪测量得到的测量数据进行解析,将track.txt中的数据进行解析,根据不同的格式按照NMEA-0183协议对导航电文进行GPS信息的解析: 1、使用语言不限:C , C++ ,C# ,JAVA 2、对于获取信号可采用以一定时间间隔读取文件中GPS信号的形式代替从串口中读取信号。 3、该实验基本要求能解析出空间信息(即解析GPRMC格式的GPS信号),其他信号格式的解析以及星历图的绘制可在完成基本要求之后进行扩展。 4、对解析出来的数据进行画图处理,得到真正的轨迹。

【实验原理】 GPS设备通过对接收到的导航电文进行分析处理,计算出设备所在的经纬度、海拔、航速、航向等空间信息,并按照规定的协议将空间信息以及卫星信息进行组织,将有组织的数据解析出来然后做应用。

是 否

【实验设计】 1、 设计思想 根据提供的txt文档,实现程序与文件之间的通信,读取txt中的内容,然后根据GPS

初始化串口打开串口 GPS信号结果应用 将所得到的字符拼接成字符串 按字节读取串口发出的字符

关闭串口 根据字符串内容进行GSP解析 终止字符? 解析协议将其进行解析。得到经纬度坐标,然后将经纬度坐标进行操作得到真实的轨迹路线图做出显示。

2、 详细设计 声明对文件的关联对象Fielstream对象,声明对文件进行读取的对象Streamreader,然后对文件关联对象进行关联本地文件,然后用此关联对象初始化文件读取对象,然后对文件进行一步步的读取,对读取之后的数据进行立刻解析,根据解析协议的种类不同对不同类型的GPS数据进行解析,然后做输出处理。根据文件的头部信息我们可以知道经纬度在那些地方,由于我们只需要解析GPRMC数据,所以经纬度是很容易得到的数据,得到经纬度字符串之后就可以通过函数转换成可操作的经纬度数据,得到经纬度数据之后就转换成为屏幕坐标,然后就可以划线了。经过划线处理连续的划线就成就了轨迹。关于平滑的问题:由于画出来的线可能会有一些点的问题会出现断线的可能和不连续,所以要做平滑处理,记录多个点,每两个点之间都划线一条就能满足平滑的要求。

否 是

【成果展示】

文件关联准备 文件关联 读取文件 读取数据准备 GPGGA 文件解析 GPSGA GPRMC GPGSV 得到经纬无效数据 有效? 使用经纬度绘图 使用经纬度绘图 【实验心得】 【调试报告】 1. 第一个遇到的问题是读文件的问题: 因为要解析数据就必须要对文本进行解析,以前写的C#程序都是比较简单的程序,所有的操作都在内存中进行,只需要输入输出就够了,但是大型的问题光靠内存是远远不够的,数据量一大就不可能把所有的数据放在内存中,GPS这种数据大多来遥感数据和测绘数据,这些数据量都是几何倍数的增长,要在内存中进行处理根本不可能,所以这个问题也是学习GPS所必须面临的问题,我第一次实习课基本就花在C#文件读取上面了。一旦文件可以读取其他的就好办,主要是声明一个文件流对象,然后将此文件流对象关联文件,在用这个文件流对象初始化一个读取流对象,然后调用读取流对象的读取方法。这样就可以实现读取了。 2. tablecontrol控件: 这是我第一次使用这个控件,真的挺好用的,效果也不错。考虑到要对不同类型的GPS数据进行显示,如果全部放在一个界面中就显得非常臃肿,所以我将他们分开在几个页面中,这几个页面通过tablecontrol控件进行管理,这样就显得比较有组织。

3. string的分段: 因为要对不同数据进行判断,第一件事就是对数据集的头进行判断跟分类,可能是考虑到这一点,所有的GPS数据都是非常规矩的,头的长度都是一样长的,这样判断起来也比较方便,而且组织的时候都是用“,”做分段,这样就比较容易对数据进行切割,然后处理。

4. 经纬度坐标转化成为屏幕坐标的方法: 这是我早google上搜到的方法,首先把控制的警卫框架找到,最大经度减去最小经度,得到经度差。最大纬度减去最小纬度,得到纬度差。然后将经度差乘以3600除以面板宽度,纬度差乘以3600除以面板宽度得到每秒经纬度代表的屏幕像素坐标。最后为了让图像分布均匀。将实际的经纬度转化成秒,然后减去最小经度,然后除以每秒经度代表的屏幕像素坐标。同理做纬度均匀。最后将坐标点得到然后划线。

【心得体会】 GPS是一个非常重要的技术,精确的GPS数据时一把双刃剑。在好的一面他可以方便人们做很多东西,在今后的时代找东西将离不开地图,而地图如果要做到精确的话就不得不用到GPS数据。所以GPS数据是定量解析的基础数据。所有的定量分析都需要解析并且处理这些数据,这在生活上会给我们很大的方便,不仅在查找,交通导航等等方面都会有重要的用途。所以这次实习对我们帮助很大,他让我们了解到生活中的GPS数据的结构,让我们学以致用,了解熟悉GPS并且爱上GPS,我们熟悉他,解析他,应用它。可以创造出许多方便的应用于社会价值。在医疗,规划,建设等方方面面都是重要的。 坏的一方面是过于精确的GPS数据让我们变得不安全,不仅是数据被盗窃之后可能造成国家的安全问题,对方的导弹什么的可以精确打击。对我们的危险太大了。错误的解析也会造成许多社会问题,比如修的地铁因为数据的偏差或解析的错误会造成重大的事故。所以我们处理GPS数据肩负十分重要的使命。我们会好好处理这些数据的。 然后对于做这样一次实习我学到很多东西:认识到生活中真真正正的GPS数据的样子和解析过程。他所遵循的结构规范,还有认识到公共接口的重要性,他 让数据变得有规矩。让我树立了做好一名程序员的信心。让我们知道了做好一个GPS解析与应用的重要性与基本方法。实习让我们有了一些经验与许多信心。 最后做完期待已久的GPS室外实习以后,我感觉现在的卫星技术已经非常发达了。在看不见的天上居然有至少7颗卫星在飞着,想想都觉得不可思议。更不可思议的是我们可以与他对话,获得他得到的信息。这更让我感到GPS技术室一门很有前途很有魅力的技术! 代码: 第一题: string foresix; FileStream sFile; StreamReader sReader; public int NextPage(string str) { int flag = -1; for (int i = 0; i < str.Length; i++) { if (i < 6) { foresix += str[i]; } textBox1.Text += str[i]; }

if (foresix == "$GPGSA") { tabctl.SelectedTab = GPGSA; flag = 3; } else if (foresix == "$GPGGA") { tabctl.SelectedTab = GPGGA; flag = 2; } else if (foresix == "$GPRMC") { tabctl.SelectedTab = GPRMC; flag = 1; } else if (foresix == "$GPGSV") { tabctl.SelectedTab = GPGSV; flag = 4; } else {

MessageBox.Show("不?存ä?在¨²此ä?种?格?式º?!ê?"); }

foresix = ""; return flag; } //显示: public void ShowPage(int flag,string str) { if (flag == 1) { textBox2.Text = ""; textBox3.Text = "";

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