基于GPS与IMU组合传感器数据融合的有轨电车定位分析

基于GPS与IMU组合传感器数据融合的有轨电车定位分析

论文摘要

给出了一种建立在模糊投票方式基础上的GPS和IMU相结合的定位方式,充分消除了采用单一传感器无法进行精确定位的问题。总共使用3个IMU来完成模糊投票决策,并结合模糊分析准则,对各输入量置信度进行判断,并得到相应的置信度集合。并通过具备自适应能力的联邦Kalman滤波器来融合IMU与GPS的数据,完成可容错分析。利用仿真软件测试了GPS故障诊断隔离单元的运行状态,同时把故障偏差添加到伪距内,将上述结果和单独GPS进行了比较。该系统的故障识别率相对于GPS已经获得显著提升。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 GPS与IMU组合定位系统
  • 3 定位算法与可靠性分析
  •   3.1 模糊投票机制决策算法
  •   3.2 隔离GPS故障诊断信息
  • 4 算法验证与分析
  • 5 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 韩如坤

    关键词: 组合导航系统,现代有轨电车,模糊投票机制,卡尔曼滤波

    来源: 自动化技术与应用 2019年08期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 公路与水路运输,自动化技术

    单位: 烟台汽车工程职业学院信息与控制工程系

    分类号: U492.433;TP212

    页码: 65-68

    总页数: 4

    文件大小: 1618K

    下载量: 271

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