车载GPSDR组合导航系统的DR算法
车载GPSDR组合导航系统的DR算法
摘 要：随着城市交通道路系统的日益复杂，人们对车辆定位精度的要求也越来越高。传统的车辆导航系统采用 GPS（全球卫星导航系统）技术对车辆进行定位，但在现代大都市环境中，由于树木、立交桥、楼群的遮掩，GPS 信号会经常出现失锁和多径效应，导致其定位精度大大降低。而航位推算技术（DR）有较强的独立性，同
GPS 定位技术形成较强的互补。因此对导航系统的DR算法的研究很有必要。
关键词：航位推算 加速度计 陀螺仪
0 引言
随着经济发展，汽车普及率越来越高，道路四通八达，城市间的交流日益频繁，人们活动范围不断增大。在人们游玩休闲、工作出行场所都已经不限于在自己熟悉的地域里，加上各种立交桥、环岛、隧道、高速公路的修建，在行车到丛林山区时，不熟悉路线，找不到方位和目的地的情况屡见不鲜，车载导航系统以可接受的价位成为随车基本配备。GPS系统是当今世界使用最广泛的卫星导航定位系统，无疑成为导航系统的核心。但GPS系统存在易受干扰、动态环境中可靠性差以及数据输出频率低等不足，因此GPS/DR组合导航系统[1]无疑是在提高导航信息的精准度方面的一个途径，特别在无GPS信号和GPS信号微弱不足以提高导航数据时，DR运行，当然也可以是GPS和DR一起运行，因为DR完全自主，保密性强，并且机动灵活，具备多功能参数输出，但是存在误差随时间迅速积累的问题，导航精度随时间而发散，不能单独长时间工作，必须GPS不断加以校准，GPS和DR两者取长补短，构成一个整体。本文主要介绍车载GPS/DR
组合导航系统[2]中的DR算法。
1 航位推算技术
航位推算技术[3]（Dead Reckoning简称DR）是一种传统的跟踪导航算法，在获知载体当前时刻坐标位置的前提下，通过惯导元件取得的单位采样周期内载体移动的转向角和距离，进而可以推算出其在下一时刻的坐标位置。由此可见，获得载体的行驶速度和相对转角后，就可以通过航位推算算法计算出该载体的坐标位置。对于一般的航位推算系统来说，5%的行驶距离误差是可以满足车辆定位导航系统要求的。当前，航位推算系统测量载体运动速度的惯导元件主要包括多普勒雷达、里程仪和加速度计；获取载体航向角的惯导元件主要包括角速率陀螺、双差里程仪和磁罗盘。航位推算系统的惯导元件能够测量出正在行驶的车辆的速度、运行距离和方位，在短时间内这些惯导元件的精度较高，但是如果时间长了则需采取一些措施，来避免累积误差。航位推算系统相对于GPS导航系统而言，是一种自主定位技术。它的优点是通过自身集成的惯性传感器计算出汽车的速度和位置信息。但和其他基于惯导元件的定位算法一样，由于自身的误差积累，其定位精度将随着时间的增长而发散。 2 航位推算器件介绍
航位推算器件主要由测量距离和航向角的两种传感器组成。测量距离变化的传感器主要有多普勒雷达、里程仪、加速度计等，此外，还包括高度计、坡度计等传感器；测量航向角的传感器主要有磁罗盘、差动里程仪和角速度陀螺。在这里主要介绍加速度计和角速度陀螺仪。
2.1角速度陀螺仪
角速度陀螺仪将与车速无关的角速率信息，通过对陀螺仪的输出信号进行积分获得车辆的航向角。角速度陀螺仪的主要误差来源于漂移和常值误差，此外还受振动、潮湿和温度的影响。在静止的情况下，陀螺的输出存在着零偏（常值偏移），即常值误差。所以要补偿掉陀螺仪的常值误差。当不能够准确补偿陀螺仪的零偏的时候，经两次积分得到的航向角的误差会越来越大。然而，在实际情况下，陀螺仪的零偏受到外界影响而不断变化，并不能准确将该误差补偿掉。由此可以看出，陀螺仪独自长时间工作会出现较大的误差。但在短时间内，其误差是较小的。在对其进行误差补偿后，短期内经积分可以得到较为准确的车辆航向角。并且角速率陀螺仪是一种完全自主的传感器，它不受外界环境影响。对于在地球表面附近运动的载体，不论是飞机、舰船还是车辆，知道它们相对地球的地理位置和相对于地理坐标系的首向角及水平姿态角是最重要的，因此必须在运动物体上获得一个地理坐标系或一个惯性坐标系。陀螺仪最重要的功用之一就是用它在载体上模拟地理坐标系或惯性坐标系。在这里用到了陀螺仪MPU3050。陀螺仪MPU3050三轴的转动方向如图1。
2.2加速度计
加速度计是一种比较常见的车辆测速传感器。使用加速度计可以避免里程仪工作时受到的车辆本身和外界道路情况等因素的干扰。另外，加速度计的体积只有一个芯片大小，成本也比较低。但是加速度计元件本身也具有一些误差项，其中对系统测量影响最大的误差项是加速度计的零偏，这个零偏也是随机变化的。补偿速度误差的手段包括选用零偏尽可能稳定的加速度计或者使用其他的测量元件对误差进行补偿。这里用到了加速度计ADXL345。
ADXL345 是一款小而薄的超低功耗 3 轴加速度计，分辨率高(13 位)，测量范围达± 16g。数字输出数据为16位二进制补码格式，可通过SPI(3 线或4线)或 I2C 数字接口访问。ADXL345 非常适合移动设备应用。它可以在倾斜检测应用中测量静态重力加速度，还可以测量运动或冲击导致的动态加速度，其高分辨率(3.9mg/LSB)，能够测量不到1.0°的倾斜角度变化。加速度计ADXL345引脚配置如图2。
3 航位推算技术原理
3.1 角速度陀螺仪MPU3050数据处理
3.2 加速度计ADXL345数据处理
通过上述方法就可以求得T时间内，汽车行驶的路程。
3.3 航位推算原理
航位推算(DR)系统是由测量距离的传感器和测量航向角的传感器构成。航位推算是一种比较典型的独立的定位方法，航位推算系统的定位原理是以地球表面某一点作为当地坐标系的原点，利用距离传感器(或速度传感器)和航向传感器测得车辆行驶的距离和航向变化量，然后推算出车辆当前的相对位置，航位推算原理如图3所示。
图3.航位推算原理图
4 实验结果
本文用到的硬件有STM32系列开发板[4]、加速度计ADXL345和陀螺仪MPU3050。硬件连接如图4所示。
通过软件编程[5]实现STM32开发板把加速度计和陀螺仪的输出信息变换到平面坐标系，然后计算载体的速度和位置，并通过串口[6]在Visual Studio 2008的客户区进行显示。实地跑车试验是从交大东路到交大西门，获取实际结果如下图5所示。
5结论
本文给出了车载GPS/DR 组合导航系统的航位推算算法。由实验结果可知，当GPS接收信号出现多径效应和失锁时，航位推算技术可以提供连续的车辆位置、速度和航向信息，短时间内定位精度较高，且其有效性不受外界影响。由此可见，两种定位方式有较强的互补性，这样就可以提高导航信息的精准度。
参考文献
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一种新型GPSDR组合导航系统
龙源期刊网
一种新型GPS/DR组合导航系统
作者：尹路明 张志恒 张小朋
来源：《现代电子技术》2014年第13期
摘 要： 利用三个陀螺仪和一个里程计提出一种新型GPS/DR组合导航系统。首先推导了这种组合导航系统的状态方程，然后给出了松组合方式的滤波方程。最后用实测算例对这种新型组合导航系统进行了验证，结果表明，相比于SINS系统、传统的DR系统，这种DR系统在车载系统应用中具有更好的优势；而且这种组合导航系统能够很好地提高单一导航系统的导航精度。
关键词： GPS； DR； GPS/DR 组合导航；Kalman滤波
中图分类号： TN966⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2014）13⁃0136⁃03
A new GPS/DR integrated navigation system
YIN Lu⁃ming， ZHANG Zhi⁃heng， ZHANG Xiao⁃peng
（Beijing Global Information Center of Application and Exploitation， Beijing 100094，
China）
Abstract： In this paper， a new GPS/DR integrated navigation system consisting of three gyros
and one odometer is presen⁃ted. The state equation of this integrated navigation system is deduced.
The filtering equation of the loose integration mode of this new GPS/DR system is given. The new
GNSSDR组合导航系统中粒子滤波算法研究
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GNSS/DR组合导航系统中粒子滤波算法研究
作者：朱素英
来源：《电脑知识与技术》2013年第25期
摘要：随着车辆组合导航系统的发展，其算法研究也引起了广泛的重视。该文对车载GPS/DR组合导航系统的算法进行了研究，由于卫星信号易受到复杂环境的干扰和影响，导致使用卡尔曼滤波会有较大的误差结果。粒子滤波就能很好的处理这种情况，具有鲁棒性。仿真结果表明，粒子滤波算法优于卡尔曼滤波，更能减少定位误差。
关键词：GPS/DR组合导航；粒子滤波；卡尔曼滤波
中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）25-5790-04
车辆导航系统是智能交通系统的核心部分，它要求给出的车辆位置信息具有准确性、连续性、实时性。但是独自的导航系统各有自己的优缺点，很难满足导航的高精度、高可靠性要求，因此在实际中采用两者组合的方式，取长补短，以达到导航的定位精度[1]。车辆组合导航系统有多种，该文采用的是GPS/DR组合导航方式。GPS是一种全天候、高精度的三维实时卫星导航系统，定位误差不随时间累积，但它易受高大建筑、高架桥设备、地下车库通道等的干扰而失效；而DR导航系统是一种具有低成本性、自主式的导航系统，抗干扰能力强，在短时间内有较准确的导航参数。因此将卫星导航系统与航位推算系统组合起来构成的GPS/DR车辆组合系统，能充分利用各自的优点得到的导航定位数据具有高精度性、高可靠性。一般组合导航方案都用卡尔曼滤波来实现，但它要求状态方程和观测方程都是线性方程，而车辆组合导航系统的状态模型和观测模型都是非线性的。为此，许多研究者采用了扩展卡尔曼滤波算法，但在应用EKF（Extended Kalman Filter）滤波时必须对非线性系统[2]进行线性化，从而导致滤波结果误差较大。
粒子滤波[3]的理论是以贝叶斯估计为基础的，由于粒子滤波能够处理强非线性、非高斯噪声系统模型，克服了卡尔曼滤波算法中的非线性问题而得到了广泛的应用。
基于DSP的车载GPS／DR组合导航系统硬件设计
基于DSP的车载GPS／DR组合导航系统硬件设计
2010-03-07 23:38:06 来源：作者：北京市北京理工大学信息科学技术学院 杜萌 付梦印 王美玲
针对低成本组合导航技术发展的需要，结合主要传感器特点，本文介绍了以浮点DSPTMS320VC33为组合导航算法实现的核心处理器，利用TL16C554进行通信口扩展的GPS/DR组合导航系统的设计方案，给出了系统硬件的设计方法。所设计的系统具有体积小、成本低、实时性好、可靠性高、扩展性好等特点，具有广泛的应用价值。
0引言
目前，差分GPS水平定位精度已经达到3~5m，完全满足车辆定位精度的要求。但是，由于在城市高建筑群中或穿过立交桥时，常常会出现GPS信号遮挡问题，导致GPS不能正常定位。航位推算（DR）是常用的车辆定位技术，但方向传感器随时间积累误差较大，不能单独、长时间地使用。采用组合导航系统能够利用GPS系统提供的位置和速度信息对DR系统的误差进行实时的校正和补偿；当GPS信号失锁时，又可通过DR系统完成航位推算，提高了组合导航系统的可靠性。
组合导航系统除了要完成大量运算处理工作外，还要实现惯性测量单元IMU（陀螺仪和加速度计）和GPS等传感器的数据采集、与外部系统的通信、时序逻辑控制和人机接口等功能。在这种情况下，如果仅用一片DSP芯片，则系统的实时性能较差，因此多数组合系统都采用两个或多个DSP或是由一个或几个通用的微处理器MPU加上一个DSP构成主从式多处理器系统的方案。而目前利用DSP与FPGA结合的方案来处理高速的数字信号越来越被广泛采用。
1 GPS/DR组合导航系统组成
该GPS/DR组合系统具有接收和处理里程计信息、电子罗盘信息、惯性测量单元IMU以及GPS的信息的功能，其系统组成主框图如图1所示。
GPS提供的绝对位置信息可以为DR提供推算定位的初始值并进行误差校正；另一方面，DR的推算结果可以用于补偿部分GPS定位中的随机误差，从而平滑定位轨迹。所以，利用适当的方法将两种系统组合起来，充分利用其定位信息的互补性，就能够获得比单独使用任何一种方法时都要高的定位精度和可靠性[1]。
一种新型的GPS／DR组合定位系统数据融合算法
第２４卷第１期 计算机仿真 ２００７年１月
文章编号：１００６—９３４８（２００７）Ｏ１—０１０７—０４
一种新型的ＧＰＳ／ＤＲ组合定位系统数据融合算法
刘钢，余春暄
（北京工业大学电子信息与控制工程学院，北京１０００２２）
摘要：全球卫星定位系统定位和测速精度高，具有全天候、全球性且基本不受地域、时间限制，但常因为某种原因出现ＧＰＳ卫 星信号丢失情况，航迹推算算法正好能弥补这个问题。将两者结合可以很好地解决定位问题。传统的数据融合算法一卡尔
曼滤波算法，在参数选择上要求较高，选择不当即导致较大误差，影响算法效果。建立了ＧＰＳ／ＤＲ组合定位系统的模型，提 出了一种新型实用的白适应扩展卡尔曼滤波算法和ＤＲ单独定位算法结合的定位算法。通过实际跑车实验，结果表明，较 之传统的卡尔曼滤波定位算法，该算法实用性好，而且能很好的满足系统的定位精度及可靠性等方面的要求。
关键调；全球卫星定位系统；航迹推算；组合定位；卡尔曼滤波；自适应算法 中圈分类号：Ｕ６６６．１２ 文献标识码：Ａ
Ａ Ｎｅｗ Ｄａｔａ Ｆｕｓｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ＧＰＳ／ＤＲ Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ
Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ
ＬＩｕ Ｇａｎｇ．ＹＵ Ｃｈｕｎ—ｘｕａｎ
（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＆Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｂｅｒｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００２２，Ｃｈｉｎａ）
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ＧＰＳ ｈａｓ ａ ｈｉｇｈ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｏｆ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｐｅｅｄ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ．ａｎｄ Ｃａｎ ｐｒｏｖｉｄｅ ａｌｌ—ｗｅａｔｈｅｒ ａｎｄ
ｇｌｏｂａｌ ｓｅｎｒｉｃｅ ｗｉｔｈｏｕｔ ｂｅｉｎｇ ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ ｂｙ ｌｏｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｉｍｅ．Ｂｕｔ ｔｈｅ ｓｉｇｎａｌ ｏｆ ＧＰＳ ｉｓ ｏｆｔｅｎ ｍｉｓｓｅｄ ｂｙ ｓｏｍｅ ｒｏａ￥ｏｎ．ＤＲ
模拟GPS与DR航位推算组合系统的地图匹配算法
模拟GPS与DR航位推算组合系统的地图匹配算法
申立群;王宇野;冯勇;刘宏臣
【期刊名称】《哈尔滨师范大学自然科学学报》
【年(卷),期】2004(020)005
【摘 要】事实证明利用GPS与DR航位推算组合的地图匹配技术能够提高GPS定位的精度,于是提出一种模拟DR航位推算的基于模糊逻辑的地图匹配算法,结合高精度的地图系统对GPS定位信息进行修正,提高定位精度.并利用软件模拟了GPS的定位数据,对算法进行了仿真,仿真实验结果验证了算法的有效性.
【总页数】5页(P61-65)
【作 者】申立群;王宇野;冯勇;刘宏臣
【作者单位】哈尔滨理工大学;哈尔滨工业大学;哈尔滨工业大学;哈尔滨工业大学
【正文语种】中 文
【中图分类】N941
【相关文献】
1.基于位置点匹配的GPS/DR组合导航系统地图匹配算法 [J], 赵凯;杨育红;曲保章
2.GPS／航位推算在电子地图仪中的应用 [J], 邓妍
3.基于GPSOne和航位推算的定位算法研究 [J], 陈娇;陈玮;陆晓野;古文丽
4.一种基于地图匹配辅助行人航位推算的室内定位方法 [J], 胡安冬;王坚;高井祥
5.基于行人航位推算的后向地磁匹配算法 [J], 王安义;欧雪 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买
TDOA-DR组合车辆导航定位系统研究
TDOA-DR组合车辆导航定位系统研究
TDOA-DR组合车辆导航定位系统研究
针对自主导航小车在区域行驶中的定位问题,研究了TDOA-DR组合导航定位算法.通过对基于到达时间差(TDOA)的双曲线导航原理的分析,采用了基于超声波传感器的多基站双曲线定位系统.并在此基础上,对TDOA-DR组合导航系统的结构和算法进行研究和仿真分析.仿真结果表明:TDOA-DR组合导航系统能够在区域内提供厘米级精度的连续车辆位置信息,满足区域高精度定位的需求.
作 者： 许睿 孙永荣 刘建业 沈雪松 XU Rui SUN Yong-rong LIU
Jian-ye SHEN Xue-song 作者单位： 南京航空航天大学,导航研究中心,江苏,南京,210016 刊 名： 传感器与微系统 PKU 英文刊名：
TRANSDUCER AND MICROSYSTEM TECHNOLOGIES 年，卷(期)：
2008 27(4) 分类号： V249 关键词： 到达时间差 双曲线定位 组合导航
GPSDR车辆组合导航系统设计与研究的开题报告
GPSDR车辆组合导航系统设计与研究的开题报告
一、选题背景
随着车辆组合导航系统的应用不断普及和发展，越来越多的车辆导航系统需要具备高精度、高可靠性、高精确度的定位和导航能力。为此，全球卫星定位系统（GPS）是一种被广泛应用于车辆导航系统中的技术。然而，由于GPS在城市峡谷、高楼大厦等复杂环境下的信号遮挡、反射、多径效应和干扰等问题，导致其定位精度和可靠性受到了很大影响。
为了解决上述问题，GPSDR（GPS Differential Ranging）车辆组合导航系统应运而生。GPSDR车辆组合导航系统使用多种传感器（如惯性测量单元、测距仪、捷联惯性组合导航系统等）来融合GPS信号，以提高车辆导航系统的定位精度和可靠性。通过进行精确的数据处理和算法优化，GPSDR车辆组合导航系统可以实现高达厘米级的定位精度和可靠性，满足越来越多车辆导航应用的需求。
二、选题意义和目的
本研究旨在设计和研究GPSDR车辆组合导航系统，解决传统GPS定位存在的问题，并提高车辆导航系统的定位精度和可靠性，以满足更多实际应用需求。具体实现以下目标：
1.设计和实现GPSDR车辆组合导航系统，实现GPS信号和多种传感器数据的融合，以提高定位精度和可靠性。
2.分析GPSDR车辆组合导航系统的算法原理，提出优化方案，以实现更高的定位精度和可靠性。
3.通过实验和测试验证GPSDR车辆组合导航系统的定位精度和可靠性，并与传统GPS定位进行对比分析，以评估其性能优劣。
三、研究思路和方法
本研究的思路和方法主要包括以下几个方面： 1.基础理论研究。对GPS、惯性测量单元、测距仪、捷联惯性组合导航系统等传感器进行深入的理论研究，掌握其工作原理、特点和优缺点。
2.系统设计和开发。基于上述传感器开发GPSDR车辆组合导航系统，实现GPS信号和多种传感器数据的融合，并实现高精度、高可靠性的定位和导航。
3.算法研究和优化。对GPSDR车辆组合导航系统的算法进行分析和研究，并提出优化方案，以提高定位精度和可靠性。
GPS_DR_MM车辆组合导航定位系统研究_雷达定
0引言
随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快，我国机动车拥有量及道路交通量急剧增加，尤其是大中城市，交通拥挤阻塞以及由此导致的交通事故的增加是我国城市面临的极其严重的“城市病”之一［1］。以湖北省十堰市为例，全市2010年年末机动车拥有辆40．2万辆；而在2000年年末，该市城区机动车总量还不足4万辆。加之山区城市道路拓宽空间受限，疏通城区道路显得更加艰难。机动车快速增长与相对滞后的道路规划建设之间的矛盾日益突显。智能交通系统（IntelligentTransportationSys-
收稿日期：2011-05-31基金项目：湖北汽车工业学院大学生创新基金（SJ200914）；湖北汽车工业学院第三届学术科研项目二等奖（S201003031）GPS/DR/MM车辆组合导航定位系统研究
雷达定，李学等，李端元，文方青（湖北汽车工业学院电气与信息工程学院，湖北十堰442002）摘要：为了克服卫星信号盲区GPS定位间断或失效以及航位推算（DR）定位误差随时间积累等缺陷，设计了一种基于嵌入式系统的GPS/DR/MM车辆组合导航定位系统。通过Kalman滤波对多传感器信息进行最优估计，并应用地图匹配（MM）技术，以得到最佳定位信息。系统的各模块任务使用μC/OS-II嵌入式操作系统统一调度。经测试，该系统能实现车辆的可靠、准确定位，并且能精确地在上位机的导航地图上实时显示出车辆当前的位置和其他状态信息。该组合导航定位技术在智能交通系统（ITS）领域具有较高的应用价值。关键词：组合导航；GPS；航位推算（DR）；地图匹配（MM）；Kalman滤波；嵌入式系统中图分类号：TN967.2文献标志码：A文章编号：1008-5483（2011）03-0065-05
ResearchonVehicleIntegratedNavigationandLocationSystemofGPS/DR/MM
LeiDading，LiXuedeng，LiDuanyuan，WenFangqing（SchoolofElectricalandInformationEngineering,HubeiAutomotiveIndustriesInstitute,Shiyan442002，China）
基于gps和dr的多传感器融合车辆定位系统研究
2019.34科学技术创新基于GPS和DR的多传感器融合车辆定位系统研究刘晓辉1何致远2(1、浙江科技学院机械与能源工程学院，浙江杭州3100232、浙江科技学院自动化与电气工程学院，浙江杭州310023)
在当下的互联网时代，各类定位导航方式在车辆中被大量运用，但大多数定位导航方式都是以单一的传感器为主，车辆在正常行驶中的定位精度不足。目前主流的定位方法大多采用GPS定位和DR定位，不能满足智能车辆的定位精度需求。蔡伯根教授[5]在2000年提出了利用GPS和惯性传感器的融合和集成实现车辆定位。二轮履带式定位系统是一个多变量、强耦合的动态系统。基于GPS和DR的多传感器融合车辆定位算法具有低成本，抗干扰和定位精确的特点，将该算法应用到车辆定位系统中可以实现车辆的快速精确定位，达到稳定控制车辆定位精度的效果。1两轮履带式车辆定位的数学模型及位姿解算1.1履带式车辆的运动学模型由于履带式车辆具有重心低、附着系数大，具有良好的抵抗翻倾和下滑的坡地稳定性的优点，广泛应用于路况较差的野外环境。故作者本文以履带式车辆为研究对象。设为小车的航向角，左右轮的速度为vl和vr，l为左右轮的间距，d是右轮比左轮多走的距离，酌是两轮小车圆弧运动的半径。有如下三个公式。根据以上公式我们可以得出车辆左右轮速度和最终位姿。状态坐标方程为（1）1.2航位推算的原理及数学模型航位推算是一个相对定位算法，即根据一个已知初始位置，然后利用车辆的运行速度和方向来推算当前时刻的车辆位姿。它是一个不断对x，y和θ积分的过程。假定车辆初始状态为，d为前后时刻所行驶的距离，车辆在tn时刻的位置方程[5]：（2）（3）由于当前的航位推算采用的输入量为车辆左右轮的瞬时速度vln和vrn。瞬时速度的采集通过两个光电编码器完成，凡传感器总存在一个设备误差，故左右轮采集到的瞬时速度和实际速度总存在一个固定误差c1和c2，为了简化融合模型，此处不考虑打滑，灵敏度误差。如上（3）式误差函数，式中着11、着21、着12、着22、着13、着23为相应的误差参数，为相应时刻的误差。2多传感器融合定位原理多传感器融合定位在GPS定位的基础上加入了DR定位进行了数据融合优化，数据的融合系数由控制算法通过卫星的在位情况，定位算法周期，以及当前各自的推算坐标决定。建立融合系数曲线，由DR误差仿真（见后文仿真实验）可知K1可近似关于时间的次方函数，影响GPS定位的因素很多，为了简化系数模型，建立了K2和模块信号的线性函数。3仿真及结果分析整个控制系统由DR解算、GPS模块、卡尔曼滤波、DR/GPS融合和速度编码器组成。其中对DR数据了滤波处理，减少干扰影响，本次仿真以DR的测速误差干扰和GPS的范围精度误差为主，不考虑GPS外界环境和履带打滑等因素。因为现实存在正方向和负方向的误差，故该仿真数据处理为误差方差。图1仿真实验是在只考虑测速误差和GPS定位精度误差的情况下进行，分别绘制DR误差方差曲线和GPS误差方差曲线，从图中可以看出单独DR定位，定位误差方差会随时间指数增长，而GPS的误差方差只会在一定范围内波动，这取决于该GPS模块的定位精度。图2仿真实验是进行理想型数据融合后的DR/GPS的误差方差，理想影响因素为DR定位测速误差和GPS定位精度误差。从图中可以看出该融合定位算法在受到上述干扰时依旧可以提高精度，DR/GPS融合定位的精度对比GPS定位提高了好几个数量级，充分结合了两个定位算法的优点，其抗干扰能力和定位能力均强于单一的DR定位和GPS定位。摘要：以当前单GPS或者单DR导航定位精度不足的问题为研究对象，提出一种基于GPS和DR导航数据融合的定位策略。首先，结合二轮履带式车辆运动的数学模型、GPS定位的数学模型以及DR导航的数学模型，建立二轮履带式车辆的融合定位模型。其次，在车辆的融合定位中引入融合系数控制器来实现系统对外界干扰的有效适应。最后，通过仿真实验研究结果表明，基于GPS和DR的多传感器的融合定位系统可以有效提高定位精度，降低外界环境的定位干扰，同单传感器的定位导航相比具有更强的抗干扰性和更精准的定位能力。关键词：二轮履带式车辆；多传感器的融合定位系统；融合系数控制器中图分类号院TP212.9文献标识码院A文章编号院2096-4390渊2019冤34-0077-0277--科学技术创新2019.34
基于UKF的GPS／DR组合导航非线性状态估计
第２５卷第ｌ２期
２００８年ｌ２月 计算机应用与软件
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｖｏ１．２５ Ｎｏ．１２
Ｄｅｃ．２００８
基于ＵＫＦ的ＧＰＳ／ＤＲ组合导航非线性状态估计
朱虹关桂霞 田健仲关永
（首都师范大学信息工程学院北京１０００３７）
摘要 ＧＰＳ／ＤＲ组合导航系统是一个非线性系统，以往采用的扩展卡尔曼滤波算法ＥＫＦ使得函数的整体特性被局部特性所代
替，加上噪声的存在使系统的性能进一步下降。为了获得更好的状态估计性能，用无迹卡尔曼滤波算法ＵＫＦ（Ｕｎｓｃｅｎｔｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌ．
ｔｅｒ）实现组合导航系统的非线性状态估计，避免了ＥＫＦ方法的线性化近似过程，提高了算法的收敛速度和载体的定位精度。仿真结
果表明：在非线性状态估计中，ＵＫＦ滤波方法优于ＥＫＦ滤波方法。
关键词 组合导航ＥＫＦ滤波ＵＫＦ滤波定位精度
ＮＯＮ．ＬＩＮＥＡＲ ＳＴＡＴＥ ＥＳＴＩＭＡＴＩｏＮ ＦｏＲ ＧＰＳ．ＤＲ ＩＮＴＥＧＲＡＴＥＤ
ＮＡＶＩＧＡＴＩｏＮ ＢＡＳＥＤ ｏＮ ＵＫＦ
Ｚｈｕ Ｈｏｎｇ Ｇｕａｎ Ｇｕｉｘｉａ Ｔｉａｎ Ｊｉａｎｚｈｏｎｇ Ｇｕａｎ Ｙｏｎｇ
（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃａｐｉｔａｌ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，＆ １０００３７，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ＧＰＳ—ＤＲ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｎｏｎ－ｌｉｎｅａｒ，ｔｈｅ Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ（ＥＫＦ）ｕｓｅｄ ｅａｒｌｉｅｒ ｍａｄｅ ｔｈｅ ｉｎ—
ｔｅｇｒａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｂｅ ｒｅｐｌａｃｅｄ ｂｙ ｌｏｃａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｙ，ａｎｄ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｆｕｒｔｈｅｒ ｄｅｇｒａｄｅｄ ｄｕｅ ｔｏ ｅｘｔｒａ ｎｏｉｓｅ．Ｔｈｅ ｎｏｎ—