导读:本文包含了车辆自主导航系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:车辆,模型,自主,运动学,动力学,邻域,卡尔。
车辆自主导航系统论文文献综述
郭成洋,张硕,赵健,陈军[1]（2020）在《基于RTK-BDS的果园农用车辆自主导航系统研究》一文中研究指出根据果园农用车辆作业需求,设计了一种基于RTK-BDS的自动导航控制系统。利用卡尔曼滤波技术提高了RTK-BDS在果园应用中的定位精度,同时将模糊控制与纯追踪模型相结合,设计了果园农用车辆直线跟踪导航控制器,并进行了追踪仿真和田间试验。结果表明:当果园农用车辆前进速度为0.5m/s时,最大横向误差不大于0.086m,平均误差不大于0.036m。(本文来源于《农机化研究》期刊2020年08期）
张美娜,吕晓兰,陶建平,尹文庆,冯学斌[2]（2016）在《农用车辆自主导航控制系统设计与试验》一文中研究指出集成软硬件系统搭建了一套农用车辆自主导航系统并进行了试验研究。硬件系统包括传感器、执行器和CAN-Bus通信网络;软件系统基于Windows操作系统、Visual Studio 2005开发环境,采用多线程编程技术开发。依据运动学规律建立了车辆运动模型,依据转向机构闭环响应曲线辨识了转向系统闭环模型,综合2个模型确立了航向与横向控制系统开环传递函数,基于PID理论设计了航向与横向控制器。试验结果表明:软硬件系统运行稳定;初始航向偏差在-86°与84°时,调节时间均在2 s以内,稳定后航向跟踪的精度均在1°以内;初始横向偏差在0.7 m和1.2 m时,横向偏差的最大值分别为10.4 cm与9.2 cm,横向偏差平均值分别为6.4 cm与3.5 cm,横向偏差标准差分别为2.6 cm与1.7 cm,横向控制器能够使系统平滑稳定地跟踪期望路径,跟踪精度在厘米级。(本文来源于《农业机械学报》期刊2016年07期）
李盛辉[3]（2016）在《自主导航智能农业车辆的全景视觉系统关键技术研究》一文中研究指出视觉技术是实现智能农业车辆自主导航的关键技术,是国内外相关领域研究的热点问题。本文研究的全景视觉系统,相较传统的视觉技术,能有效实现360°无盲区的环境信息获取,能更好地实现智能农业车辆的视觉自主导航。本文对全景视觉导航系统总体进行设计,对多目全景视觉图像的快速拼接、全景视觉光线自适应、基于全景视觉的运动目标检测与跟踪、基于全景视觉的同时定位与地图创建等应用于自主导航农业车辆的全景系统关键技术进行重点研究,并在经过电控改造的东方红SG250型拖拉机平台上进行试验。主要研究内容和结论包括:1、对多目全景视觉系统进行了研究,提出了全景视觉图像快速拼接方法。首先,对多目视觉系统结构进行研究分析,并对系统硬件平台进行设计与实现。然后,具体研究分析改进的多目全景图像快速拼接算法。改进算法通过多线程并行方式,提高获取多相机图像的速度,通过相机标定,减少相机图像的畸变,通过基于边缘的RANSAC-SIFT改进算法,既避免全局运算减少耗时,又对特征点进行优化,提高特征点匹配效果,进而提高多目全景视觉图像的拼接效果。试验结果表明:改进的全景图像快速拼接算法,通过实际测试,能有效完成多目全景视觉系统图像获取、相机标定、特征提取与优化、特征点匹配和全景图像拼接等功能。改进的全景图像快速拼接方法,在对选取的分辨率为512×256像素图像组进行处理分析时,特征点匹配准确率达到91.6%,而运算时间仅为0.27s。改进方法与传统方法相比,平均匹配准确率提高了 25.6%,算法运算速度提高了 25.0%。2、对自主导航农业车辆实际应用中的野外不同环境光线对全景视觉成像质量影响问题进行研究,提出了全景视觉光线自适应方法。首先,对光线强度采集、控制处理、数据无线传输等硬件电路模块进行设计实现。其次,对视觉成像系统进行分析,具体研究数字成像原理分析、成像曝光控制和成像质量评价等相关内容。然后,研究分析多目全景视觉光线自适应算法的实现过程。试验结果表明:改进的光线自适应算法,在正常光线、较强光线、较弱光线叁种情况下,均能明显提高全景视觉图像的成像质量。相较未经改进的原始算法,在光线较亮情况下,改进的光线自适应算法,图像平均二维信息熵提高47.1%,平均梯度值提高60.9%;在光线较暗情况下,改进的光线自适应算法,图像平均二维信息熵提高30.3%,平均梯度值提高76.4%。在不同光线情况下,改进的光线自适应算法,单次平均耗时0.36s,相较于传统多曝光处理算法,速度平均加快75.5%。3、对自主导航智能农业车辆行驶作业的安全性问题进行了研究,提出了基于全景视觉的运动目标检测与跟踪方法。该方法采用全景视觉进行无盲区的运动障碍目标的检测,并解决了多运动目标跟踪中遮挡重迭的问题。首先,采用改进的CLG(Combined Local-Global)光流法来检测运动障碍目标。其次,采用分段图像的改进核函数算法对运动目标进行快速自动检测跟踪。然后,通过基于路径预测的粒子滤波多目标跟踪算法对多运动目标进行跟踪,并通过路径预测有效地解决多运动目标遮挡的问题。试验结果表明:改进的CLG光流法,运动障碍的平均检测时间为1.55秒,平均成功率为95.0%,相较于比传统HS光流法,检测成功率提高22.3%,速度加快47.8%。改进的核函数运动目标快速算法,相较于传统核函数跟踪算法,减少系统内存消耗66.8%,跟踪成功率提高24.4%,运算速度提高35.63%。改进的基于路径预测的粒子滤波多运动目标跟踪算法,多运动目标的平均检测时间为0.78s,比传统算法,速度加快37.3%,跟踪成功率提高33.1%。在多运动目标存在遮挡的情况下,改进算法比传统算法速度加快46.8%,跟踪成功率提高39.5%。4、对自主导航农业车辆同时定位与地图创建问题进行了研究,提出了基于全景视觉的同时定位于地图创建方法(PV-SLAM)。首先,研究了惯性导航系统原理,并设计实现惯性测量单元的硬件电路模块。其次,研究建立了农业车辆运动模型和全景视觉系统观测模型。然后,分析阐释了 PV-SLAM算法实现流程和步骤,其主要思路是将多目全景视觉(PV )和惯性测量单元(IMU )结合,采用扩展卡尔曼滤波(EKF ),实现自主导航智能农业车辆的PV-SLAM过程。试验结果表明:相较传统视觉SLAM算法,PV-SLAM方法,在较少或无固定路标情况下,获取环境路标数平均增加80.2%,成功率提高15.8%,在x和y方向平均误差分别为0.065m和0.062m,定位平均误差0.108m,在x和y方向平均精度分别提高35.3%和37.8%,定位平均精度提高36.2%。其中在路径不闭合情况下,在x和y方向平均精度分别提高27.4%和29.5%,定位平均精度提高28.3%;在路径闭合情况下,在x和y方向平均精度分别提高43.1%和46.1%,定位平均精度提高44.1%。PV-SLAM能较准确完整地提取环境路标信息,故对环境固定路标的依赖较小,在农业作业的闭环路径重复作业中效果较好。(本文来源于《南京农业大学》期刊2016-05-01）
白秉旭,田光兆[4]（2015）在《自主导航农业车辆无线总线系统设计》一文中研究指出为了减少自主导航农业车辆CAN总线通信系统中的物理布线,提高系统可靠性,本文提出了无线总线系统整体设计思路。通过对无线适配器硬件电路设计和软件设计,最终实现了无线总线通信,并在农业车辆平台上进行数据采集试验。试验表明,当CAN总线速率低于或等于80kbps时,无丢包现象发生;当总线速率达到160kbps时,丢包率超过30%。(本文来源于《中国农机化学报》期刊2015年01期）
余恭敏[5]（2014）在《车辆运动学/动力学模型辅助的车载自主导航系统》一文中研究指出车载自主导航定位技术是ITS系统的核心关键技术之一。一直以来都是国内外的研究重点与热点。本文通过对现有车载自主导航定位技术的分析，针对车载GPS/INS组合导航在GPS信号有效时精度高但是在GPS丢星时误差迅速累积无法为车载导航系统提供持续的高精度、可靠的定位的特点，对基于车辆运动学和车辆动力学模型辅助的车载导航系统展开了研究。首先，对车辆运动学模型进行了分析研究，建立了四轮车辆运动学模型，在适当简化车辆参数、降低自由度的基础上，建立了两自由度的车辆自行车模型。仿真验证表明，所建立的车辆运动学具有较高的精度，能够满足车辆定位需要。在分析车辆侧偏、风力风向、路面状况的情况下，考虑车辆侧偏建立了车辆动力学模型。并且根据车辆在路面上行驶的特点，给出了非完整约束条件。其次，在对GPS/SINS组合导航系统模型及导航算法研究分析的基础上提出了运动学模型辅助的车载导航方法，仿真验证了该方法的可行性和有效性，该方法可在GPS失效时抑制惯导误差，保证导航信息的可靠性。根据GPS信息是否有效设计了相应的GPS/INS/VKM组合导航策略。GPS信号有效时，采用GPS/INS组合导航方法；GPS失效时采用VKM/INS组合导航方法。仿真验证表明，该方法能提高车载导航系统的可靠性，保证定位精度和导航信息的持续性。最后，论文针对运动学模型过于理想，车辆在实际行驶中存在的侧偏、侧移现象，导致车辆运动学误差较大，导致定位精度不高，实际应用困难的问题。提出了同时采用车辆运动学模型和车辆动力学模型辅助惯导系统的方法。研究了适合方案应用的滤波方程，采用分散滤波方法抑制纯惯导的误差随时间累积问题，提高导航定位精度和可靠性，以适应复杂多变环境中的自主车辆导航要求。通过仿真实验和对比分析，验证了此方法有效提高了导航定位的精度，改善了系统的性能，增强了导航系统的稳定性。(本文来源于《南昌大学》期刊2014-06-30）
张照生,杨殿阁,杨扬,王钊,连小珉[6]（2012）在《车辆自主导航系统中的兴趣点增量更新》一文中研究指出当前车载电子地图数据的更新主要采用离线版本更新的方式,该方法更新周期长,不能满足用户的现势性需求。该文设计了可增量的导航兴趣点数据库,提出了兴趣点增量数据结构,以动态扩展的增量形式存储导航兴趣点,并利用词头数字化压缩方法减少了数据量,最后通过增删词表计算车载导航设备和增量中心的检索文件及关联文件的差异,实现了兴趣点数据的增量更新。实验证明,该方法修改数据量小,更新速度快,能满足嵌入式导航设备兴趣点数据的动态增量需求。(本文来源于《清华大学学报(自然科学版)》期刊2012年04期）
徐海贵[7]（2009）在《基于磁阻传感器阵列的车辆自主导航系统研究》一文中研究指出交通堵塞和交通事故频发是道路交通所面临的主要问题,发展智能车辆能够有效地提高道路的通行能力和交通安全性。在城市环境中,道路环境比较复杂,常用的GPS导航技术、视觉导航技术以及无线导航技术等会受到复杂环境、变化的天气及光线条件的影响,导致信号检测不可靠。磁导航被认为是一种非常可靠的传感技术,不容易受雨水、雾、雪等天气情况以及光线变化的影响,具有很高的可靠性和鲁棒性。本文主要对基于磁阻传感器阵列的车辆横向偏差检测问题、车辆定位问题以及道路跟踪问题进行研究。磁传感系统是智能车辆磁导航技术研究的基础,磁传感系统模块性能的优劣能够影响磁传感技术在车辆自主导航中的应用。本文首先介绍了车辆自主导航系统的总体结构,对磁传感系统的各个功能模块提出了详细的设计准则,对磁传感系统中的磁钉和磁阻传感器阵列两个主要模块了进行设计,并建立了磁钉模块优化目标函数,对磁钉的尺寸设计进行优化,降低了磁钉的成本,采用了两种不同传感器间距的磁阻传感器阵列方式,节省了传感器的使用数量,实现了一套成本低、灵敏度高、可靠性好、传感器安装高度比较高的磁传感系统,并进行了实验测试。在车辆磁导航系统中,车辆横向偏差的精确测量对于车辆自主导航具有重要意义。为了获取有效的磁钉磁场信号,详细分析并测试了地磁场和外界磁性物体对磁钉磁场信号的影响,并提出了有效的去除干扰的传感器差分测量方法。在建立准确磁钉磁场分布模型的基础上,提出了一种序列阈值算法,这种算法简单易行、鲁棒性高,但阈值的设定不容易确定,测量精度不够高,为了提高车辆横向偏差的测量精度,提出了一种序列磁场比值算法,该方法在测量范围内,不受车辆竖直及纵向运动的影响,具有比较好的鲁棒性,磁场比值与横向偏差之间呈近似线性关系,这种线性关系只与传感器之间的间距有关,不需要利用曲线拟合的方式来建立磁场比值与横向偏差的函数关系,容易实现。车辆定位是车辆自主导航的重要组成部分,本文介绍了车辆位置模型,详细推导了车辆运动模型、里程计模型以及磁传感系统的测量模型,磁传感系统的测量模型能够提供车辆相对于磁钉的位置及方向信息。基于里程计的航位推算存在误差,随着时间的累积会引起比较大的定位误差,为了消除这种累积误差,利用无迹卡曼滤波(UKF)方法来融合里程计数据和磁传感器数据,与传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)方法相比,UKF方法直接利用系统非线性方程,可以使后验估计精确到与叁阶泰勒级数展开式相当的均值和方差,提高了定位精度。为了解决磁传感系统可能出现漏检磁钉或误检磁钉的问题,在传感器数据融合的测量更新阶段,引入了数据关联的方法,来判断磁传感系统测量数据的有效性,实验结果证明了这种方法的有效性和鲁棒性。对于车辆道路跟踪,道路轨迹跟踪及跟踪平顺性是两个重要的问题,首先介绍了基于磁传感技术的道路跟踪系统,为了获取车辆在道路跟踪过程中的运行状态,利用车辆前后的横向偏差值及其变化量作为系统的状态变量,推导出了一种新的系统状态方程,车辆的横向偏差可以由安装在车辆保险杠处的磁传感器直接测量得到。根据磁钉有“N”极和“S”极两个不同极性的特征,提出了磁钉二进制编码方案,通过不同的磁钉编码方案实现前方道路信息的预瞄,改善道路跟踪控制。为了提高车辆道路跟踪的性能,对于道路曲率发生突变的路段,提出了一种基于回旋曲线的道路曲率平滑方法,用来消除道路曲率的突变,并进行了仿真实验,结果证明了回旋曲线道路曲率平滑方法的有效性。(本文来源于《上海交通大学》期刊2009-06-01）
褚玲玲[8]（2009）在《基于INS/GPS组合的XG-1自主车辆导航系统的研究》一文中研究指出自主车辆是具有人工智能和先进的传感技术、能够自主行驶和自动执行作战任务的地面无人车辆,是地面无人车辆发展的关键阶段,在民用和军用领域都发挥出了明显的优势,有着很强的应用价值。但是,自主车辆在自主导航、目标搜索与识别等关键技术领域还存在许多问题,因此,针对自主车辆存在的不同技术缺陷进行优化研究,成为了当前的研究热点,也是提高自主车辆智能性、稳定性和机动性必要举措。本文介绍了自主车辆的现状及发展趋势,分析了沈阳航天新光集团自制的XG-1自主车辆研制的关键技术及特点,针对其暂无导航功能的研究现状,为XG-1自主车辆设计了导航控制系统,详细阐述了XG-1导航系统的应用背景及关键技术,深入研究了其技术实现方式,提出了将惯性导航系统和全球卫星定位系统组合制导的方法,并通过仿真证明了组合导航控制系统的优势。惯性导航导航系统具有抗电子辐射干扰、大机动飞行、隐蔽性好等优点,但是其导航参数的误差(尤其是位置误差)随时间而积累,不适合长时间的单独导航；全球定位系统GPS明显优点是能够进行全球、全天候和实时导航,其定位误差与时间无关,且有较高的定位和测速精度,但是GPS全球定位系统的非自主、卫星信号易受干扰、卫星在有些地方受遮挡而影响定位或丢失信号,因此,单独使用惯性导航系统或GPS导航系统均不利于达到精确定位的目的,而将二者以适当的方法进行组合构成组合系统,可以取长补短,综合发挥各种导航系统特点,大大提高系统的整体导航精度及导航性能。本文通过位移、速度的组合方式组成了XG-1自主车辆导航系统,以达到了对自主车辆精确定位导航的目的。最后,设计了导航控制器对组合制导得到的最优定位导航信息进行了解析,通过判断偏航角与偏航距的大小及方位等来确定最终的导航控制指令,并研制了驱动控制模块对导航控制指令进行解调、放大、驱动,输出XG-1自主车辆转向角度控制量可以准确驱动XG-1执行机构,实现了导航系统对自主车辆的导航控制。(本文来源于《东北大学》期刊2009-06-01）
江进,陈闳中,方钰[9]（2009）在《基于车辆自组网络的分布式自主导航系统》一文中研究指出针对交通拥堵和道路安全问题,在车载自组网路由协议改进和实现的基础上,提出一种基于车辆自组网络的分布式智能交通服务系统,实现邻域动态路况展示、突发交通事故预警和交通图片视频信息分发等自主交通导航服务。与传统后台计算动态交通服务实现方式相比,车辆自组网能较好地发挥其在车辆间直接交互交通、安全、娱乐等实时信息的优势。(本文来源于《计算机工程》期刊2009年02期）
史美萍,彭晓军,贺汉根[10]（2004）在《全虚拟无人车辆自主导航仿真系统的研究与实现》一文中研究指出以履带式车辆为研究对象,建立了相应的车辆运动学模型和动力学模型,并采用虚拟现实技术,用一辆虚拟车辆在虚拟环境中的驾驶性能仿真了无人车辆在实际环境中的驾驶性能,使操作者能身临其境地观察到无人车辆的各种运动状态。该系统逼真、形象,可以方便地进行诸如路径规划和路径跟踪等各种高层智能操作的仿真,并可以对操作结果做出评价。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2004年08期）
车辆自主导航系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
集成软硬件系统搭建了一套农用车辆自主导航系统并进行了试验研究。硬件系统包括传感器、执行器和CAN-Bus通信网络;软件系统基于Windows操作系统、Visual Studio 2005开发环境,采用多线程编程技术开发。依据运动学规律建立了车辆运动模型,依据转向机构闭环响应曲线辨识了转向系统闭环模型,综合2个模型确立了航向与横向控制系统开环传递函数,基于PID理论设计了航向与横向控制器。试验结果表明:软硬件系统运行稳定;初始航向偏差在-86°与84°时,调节时间均在2 s以内,稳定后航向跟踪的精度均在1°以内;初始横向偏差在0.7 m和1.2 m时,横向偏差的最大值分别为10.4 cm与9.2 cm,横向偏差平均值分别为6.4 cm与3.5 cm,横向偏差标准差分别为2.6 cm与1.7 cm,横向控制器能够使系统平滑稳定地跟踪期望路径,跟踪精度在厘米级。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
车辆自主导航系统论文参考文献
[1].郭成洋,张硕,赵健,陈军.基于RTK-BDS的果园农用车辆自主导航系统研究[J].农机化研究.2020
[2].张美娜,吕晓兰,陶建平,尹文庆,冯学斌.农用车辆自主导航控制系统设计与试验[J].农业机械学报.2016
[3].李盛辉.自主导航智能农业车辆的全景视觉系统关键技术研究[D].南京农业大学.2016
[4].白秉旭,田光兆.自主导航农业车辆无线总线系统设计[J].中国农机化学报.2015
[5].余恭敏.车辆运动学/动力学模型辅助的车载自主导航系统[D].南昌大学.2014
[6].张照生,杨殿阁,杨扬,王钊,连小珉.车辆自主导航系统中的兴趣点增量更新[J].清华大学学报(自然科学版).2012
[7].徐海贵.基于磁阻传感器阵列的车辆自主导航系统研究[D].上海交通大学.2009
[8].褚玲玲.基于INS/GPS组合的XG-1自主车辆导航系统的研究[D].东北大学.2009
[9].江进,陈闳中,方钰.基于车辆自组网络的分布式自主导航系统[J].计算机工程.2009
[10].史美萍,彭晓军,贺汉根.全虚拟无人车辆自主导航仿真系统的研究与实现[J].系统仿真学报.2004
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