基于UPF算法的车辆GPS/DR组合导航研究

车辆GPS/DR组合导航系统是非线性系统。采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对其进行状态估计时,系统线性化过程将导致较大的滤波误差。为了获得更好的估计性能,将一类改进的粒子滤波方法 (UPF),即以无位卡尔曼滤波(UKF)为建议密度的粒子滤波方法(PF)应用于车辆GPS/DR组合导航系统中,避免了EKF方法的线性化近似过程,提高载体的定位精度。为验证该方法的有效性,将其与EKF分别用于GPS/DR组合导航系统的滤波仿真。仿真结果表明:UPF能减小导航定位误差,滤波性能明显优于EKF。     

基于扩展卡尔曼滤波的GPS定位数据处理方法研究

由于GPS信号容易受到遮挡、干扰等影响,有时会存在较大的系统噪声和量测噪声,这将引起GPS的定位精度受到较大影响。研究了一种利用扩展卡尔曼滤波对GPS定位数据进行处理的方法。对扩展卡尔曼滤波算法进行了深入分析,并结合GPS应用建立了系统的动态模型,对滤波算法的初值和系统噪声的进行了探讨。通过实测GPS数据对扩展卡尔曼滤波算法进行了验证,实测结果表明该算法对GPS应用系统的定位数据有较好的滤波效果,可以有效的提高GPS的定位精度。     

基于GPS/GMS的车辆管理调度系统

尽管全球定位系统(GPS)是现在精度最高的无线电导航系统，但GPS的原始精度仍不满足有些应用领域．人们在不断提出新的方法，提高系统的定位精度．基于输出的数据处理就是一种广泛采用的技术．但是如何在有限的资源下，使用简单、有效的算法提高GPS的测量精度是车载GPS等领域需要解决的．本文研究一种基于单个GPS接收机输出数据的滤波、平滑处理有效的方法，并通过仿真实验验证该方法在提高GPS定位精度的有效性．同时将其应用到所开发的车载GPS中，样机的运行结果表明该方法对于提高GPS定位精度的作用明显，     

基于MTK平台手机GPS模块的研究

本文在介绍课题涉及的行业背景和发展现状基础上,分析了MT6225体系结构和MMI工作流程,按照软件项目开发方法设计实现了GPS模块功能。实现的功能按层次可以划分为GPS物理层,数据驱动层和应用层三层。其中GPS物理层实现GPS卫星数据采集和定位;数据驱动层实现NMEA数据获取,解析和与应用层交互功能;应用层实现了电子地图定位和导航等应用功能,GPS模块与手机其他功能模块之间的交互,以及对GPS性能自检功能。本文的主要工作是数据驱动层和应用层的设计与开发。     

船用GPS接收机软件设计的研究

对船用ＧＰＳ接收机软件设计中的几个问题进行了分析与研究。这对软件设计的改进与正确使用的船用ＧＰＳ接收机都有实际意义。     

车载GPS／DR组合导航系统的厂家及其滤波算法

给出了基于ＧＰＳ与ＤＲ组合的车辆导航系统的设计，建立了该系统的数学模型，利用卡尔曼滤波器对各子系统进行滤波处理，最后对系统进行信息综合及传感器误差校正，试验结果表明，系统具有良好的导航与定位性能。     

一种神经网络实现GPS导航定位算法

目的 研究ＧＰＳ接收机状态解算的估计方法。方法 利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络对ＧＰＳ接收机数据进行处理,结果 以统计自述平均误差和均方根误差作为衡量性能的指标,神经网络方法与迭代量小均方误差算法相比较定位误差减小,结论利用神经网络实现ＧＰＳ接收机状态解算是可行的,且与迭代最小均方误差算法比较,可提高定位精度。     

车载GPS/DR组合导航系统的研究及其滤波算法

给出了基于ＧＰＳ与ＤＲ组合的车辆导航系统的设计，建立了该系统的数学模型，利用卡尔曼滤波器对各子系统进行滤波处理，最后对系统进行信息综合及传感器误差校正．试验结果表明，该系统具有良好的导航与定位性能     

基于AT89S52单片机的GPS接收与显示的实现

本文介绍基于AT89S52单片机下的GPS信息的接收及输出显示。采用GPS模块按收卫星信号,通过串并转换,再由单片机进行处理,最终在LCD终端输出显示。可实现在航船导航、汽车导航、紧急救生以及实践教学上的应用。     

基于智能手机GPS功能的一站式盲人服务系统

近年来,智能手机的普及为人们生活工作提供很多便捷。本文以拥有GPS天线模块的智能手机为研究对象,提出了一种基于智能手机的GPS功能,通过GSM网络建立的盲人服务系统。该系统可为视觉残障人士提供导航,自动求助,邮件和SNS社交网络等功能。     

基于非线性自适应回归神经网络的GPS/IMU组合导航方法

车道级高精度定位导航是智能网联汽车的基本配置,全球定位系统(globlal positioning system,GPS)/惯性测量单元(inertial meansurement unit,IMU)组合导航是高精度定位的关键技术之一。根据汽车行驶过程中高精度定位要求,提出了应用于智能网联汽车的基于非线性自适应回归(nonlinear autoregressive exogenous,NARX)神经网络的GPS/IMU组合导航方法。首先,根据IMU传感器数据特性,建立了基于扩展卡尔曼滤波的惯性导航系统(inertial navigation system,INS)模型,其次,基于NARX神经网络,建立了GPS/INS组合定位训练和预测模型,然后,基于全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)、实时动态差分技术(real-time kinematic,RTK)、INS等技术,设计了智能网联汽车RTK高精度定位数据采集实验系统,并收集了实验数据。最后,对NARX网络训练误差和GNSS信号长时间失效情况下定位预测误差进行了讨论与分析。实验结果表明,该方法在GNSS信号失效5 min情况下,定位预测误差在2. 5 m以内,满足一般情况下,短、中、长隧道中智能网联汽车定位应用要求。     

基于POMDP模型的机器人导航控制方法

基于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)模型实现了机器人导航行为控制,给出了一种基于POMDP模型的机器人导航控制方法.该方法考虑动作的不确定性和状态的部分可观测性.首先介绍了POMDP的原理及模型;然后给出了基于POMDP模型进行导航的控制系统、对控制系统的状态空间的表示、动作空间的表示以及对声纳模型进行了比较详细的阐述,讨论了控制模型的求解过程;最后对采用POMDP模型的机器人导航控制进行了仿真实验,并对仿真结果进行了分析.     

嵌入式导航系统中的最短路径分析

为了提高移动导航系统的功能,针对嵌入式计算机的特点,在进行网络分析后提出了用十字链表存储网络数据以有效地减少内存资源的占用,在此基础上,进而提出了相对确定方向偏离量最小的最短路径搜索算法并且结合双向搜索的思想对其进行了改进以有效提高算法的效率。经对照比较可知算法的时间、空间复杂度较小,更适合于移动导航系统的应用,改进的算法效率更高。     

GPS在车载导航系统中的应用

研究基于GPS的车载导航系统的原理,从监控中心、车辆状态及车主手机3个方面对GPS车载导航系统进行总体的功能设计及相关的模块设计.在已搭建的电子地图(super m ap)上,利用GSM移动通讯系统传递信息,进行GPS的定位导航,选择河海大学作为导航的地点,测得GPS车载导航系统的实时定位导航数据,进行比较分析,通过误差判断定位精度及控制效果.     

改进的基于奇异值分解的抗差容积卡尔曼滤波算法在全球定位导航中的应用

非线性动态系统存在非线性和噪声不确定的问题,容积卡尔曼滤波对解算该类系统有较好的精度,为了提升导航系统对异常观测值的稳定性,对采样数据进行均值滤波处理,降低干扰较大的采样数据对于滤波结果的影响.用奇异值分解代替Cholesky分解,改善滤波稳定性,避免先验协方差非正定而降低滤波性能.最后通过引入抗差因子调节观测协方差矩...     

GPS车辆导航系统的研究和开发

以福州地图为基础数据库 ,提出了一种GPS车辆导航的系统结构 ,侧重探讨了该系统实现中的最短路径的搜索、路径导航、动态路况模拟等若干问题 .     

一种应用于GPS/低成本INS组合导航的自适应滤波算法

为了提高在全球卫星定位系统(GPS)接收机导航解更新间隔期间组合导航系统的定位精度,在分析了惯导系统(INS)误差模型的基础上,使用一种对噪声协方差矩阵进行实时自适应估计的算法改进了通常使用的标准Kalman滤波器。采集清华大学内的跑车实测数据,并使用自适应算法进行处理,结果表明:该方法可以有效地提高GPS导航解间隔期间组合导航系统的定位精度,整体定位精度可以提升近10%,在车辆行驶状态变化较大的路径中获得了最高达40%的位置精度提升。该方法易于实时实现,在实际工程实现中具有一定的应用前景。     

基于卡尔曼滤波的GPS导航系统故障检测

提出了一种将卡尔曼滤波器与神经网络相结合的导航系统故障检测结构.针对GPS系统的非线性特点,利用扩展卡尔曼滤波推算状态的预测值,并与实际观测值进行比较得到残差,同时采用Elman网络构成时延神经网络,利用残差的当前值及前多个历元的历史值进行故障检测.最后,计算机仿真验证表明,与χ2卡方检测方法比较,该结构不但可以快速检测出系统故障,提高故障检测的概率,而且能进行有效的故障隔离,具有很好的容错性能.     

电梯群控系统调度算法的研究

本文主要介绍了基于专家系统的算法,基于模糊控制的算法,基于神经网络系统算法以及遗传算法在电梯群控系统中的应用.     

MINS/GPS组合导航系统设计与实验

设计了一套MINS/GPS组合导航系统实验样机,可实时输出导航位置、速度和姿态信息。以GPS接收机的秒同步脉冲(PPS)与串口通信协议尾字节作为对齐标志,完成MINS与GPS时间同步;利用GPS的速度信息进行车载实验初始方位角对准,并利用横向约束条件标定惯导与车体间的方位安装误差角;设计了基于虚拟噪声的现场最优标定方法。以上措施均有效提高了系统的精度和可靠性。车载实验结果表明,无GPS辅助时,纯惯性导航在120s时刻满足短时间惯性导航精度要求;组合导航定位精度在30min内与GPS相当。