本文選題：車輛定位　切入點：射頻識別技術(shù)　出處：《東南大學》2015年碩士論文

【摘要】：智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportion System,ITS)可以有效的提高交通效率,緩解日益嚴峻的城市交通形勢,是現(xiàn)代城市交通發(fā)展的新方向。ITS的開發(fā)研究,基本上都離不開車輛導航定位技術(shù),只有在車輛準確、實時定位的前提下,有效地調(diào)度指揮車輛,才能改善交通,保證車輛安全行駛。因此,車輛導航定位技術(shù)是ITS的核心內(nèi)容,是實現(xiàn)道路智能化管理的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文針對復雜城市環(huán)境,尤其是長時間遮擋環(huán)境(如高樓林立的城市峽谷、隧道等)下,GPS易失效無法對車輛可靠、連續(xù)定位的問題,研究了基于RFID(Radio Frequncy Identification,RFID)的車輛定位技術(shù),并結(jié)合相應的算法融合RFID模塊與低成本的車載傳感器(輪速傳感器、陀螺儀、電子羅盤)的信息,實現(xiàn)車輛的準確、連續(xù)定位,具體研究內(nèi)容如下：1.搭建車載多傳感器信息同步采集平臺。完成采集硬件平臺構(gòu)建和采集軟件的編寫,實現(xiàn)多傳感器信息的同步獲取。2.采用RFID技術(shù)實現(xiàn)車輛初步定位。首先確定RFID讀寫器與標簽的布局方案,接著針對Friis射頻信號空間傳播模型的局限性,采用極限學習機擬合出接收信號強度和距離的關(guān)系,最后由遞歸最小二乘法估算出讀寫器的位置,實現(xiàn)車輛初步定位。3.將RFID與車載多傳感器信息融合定位。針對城市車輛頻繁的加減速和轉(zhuǎn)向等高機動工況,建立城市車輛高機動運動模型,在此基礎上,通過交互多模型擴展卡爾曼濾波算法,將RFID與其他車載傳感器信息融合,從而進一步提高車輛初步定位的精度,實現(xiàn)RFID融合定位。4.開展實車試驗并對試驗結(jié)果進行處理分析。為了驗證所提定位方案的可行性和效果,分別進行了RFID接收信號強度靜態(tài)采集試驗,RFID初步定位試驗和RFID融合定位試驗。目前本課題已經(jīng)完成了上述研究內(nèi)容,實車試驗的結(jié)果表明,本課題提出的RFID多傳感器融合定位方案能夠有效的解決復雜城市環(huán)境下車輛的可靠、連續(xù)定位問題,具有成本低,對環(huán)境的適應力強,定位精度較高的優(yōu)點。
[Abstract]:Intelligent Transportion system (its) can effectively improve traffic efficiency and alleviate the increasingly severe urban traffic situation. It is a new direction of modern urban traffic development. It is basically inseparable from vehicle navigation and positioning technology.Only on the premise of accurate and real-time positioning of vehicles, can traffic be improved and vehicles can be safely driven.Therefore, vehicle navigation and positioning technology is the core of ITS and one of the key technologies to realize intelligent road management.In this paper, aiming at the problem of the complex urban environment, especially the long-time sheltered environment (such as the city canyon, tunnel etc.), the vehicle location technology based on RFID(Radio Frequncy Identification (RFID-based) is studied.Combining the RFID module with the low cost vehicle sensor (wheel speed sensor, gyroscope, electronic compass), the accurate and continuous positioning of the vehicle is realized. The specific research contents are as follows: 1.Build a vehicle multi-sensor information synchronization acquisition platform.The acquisition hardware platform is constructed and the acquisition software is compiled to realize the synchronous acquisition of multi-sensor information. 2.RFID technology is used to realize the initial positioning of vehicles.Firstly, the layout scheme of RFID reader and tag is determined. Then, aiming at the limitation of Friis radio frequency signal spatial propagation model, the relationship between received signal strength and distance is fitted by extreme learning machine.At last, the position of the reader is estimated by the recursive least square method, and the initial position of the vehicle is realized. 3.RFID and vehicle multi-sensor information fusion location.Aiming at the constant acceleration, deceleration and steering of urban vehicles, a high motor motion model of urban vehicles is established. On the basis of this, the information of RFID and other vehicle sensors is fused through interactive multi-model extended Kalman filter algorithm.In order to further improve the accuracy of the initial vehicle positioning, achieve RFID fusion positioning. 4.Carry out the actual vehicle test and analyze the test results.In order to verify the feasibility and effect of the proposed scheme, the static acquisition test of RFID received signal and the initial positioning test of RFID and RFID fusion localization test were carried out respectively.At present, the above research content has been completed in this subject. The results of the actual vehicle test show that the RFID multi-sensor fusion localization scheme proposed in this paper can effectively solve the reliable and continuous positioning problem of vehicles in complex urban environment, and has low cost.It has the advantages of strong adaptability to environment and high positioning accuracy.
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.44;U495

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本文編號：1718893