基于車(chē)前地形預(yù)瞄的主動(dòng)懸掛調(diào)控方法是目前公認(rèn)的提高車(chē)輛行駛平順性和操縱穩(wěn)定性的有效手段,其中,車(chē)輛高精度、高穩(wěn)定性定位是實(shí)現(xiàn)車(chē)前地形構(gòu)建的關(guān)鍵基礎(chǔ)問(wèn)題,起到至關(guān)重要的作用,此外,隨著以位置共享為核心的車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的高精度定位能夠進(jìn)一步推動(dòng)智能交通的發(fā)展。定位技術(shù)是車(chē)輛感知技術(shù)的核心技術(shù)之一,是實(shí)現(xiàn)車(chē)輛智能化的前提。本文依托于吉林大學(xué)與燕山大學(xué)共同完成的國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“高機(jī)動(dòng)應(yīng)急救援車(chē)輛（含消防車(chē)輛）專(zhuān)用底盤(pán)及懸掛關(guān)鍵技術(shù)研究”,本文通過(guò)多傳感器數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛的高精度、高穩(wěn)定性定位,并采用仿真和實(shí)車(chē)兩種方式,驗(yàn)證定位系統(tǒng)的精度和穩(wěn)定性。論文主要完成以下幾方面工作:1、研究國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有定位技術(shù),提出基于多傳感器數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)的車(chē)輛定位系統(tǒng)方案,依據(jù)系統(tǒng)方案完成傳感器選型,設(shè)計(jì)硬件電氣連接圖,設(shè)計(jì)多傳感器時(shí)空同步方案,完成系統(tǒng)硬件平臺(tái)的搭建。2、為了提高系統(tǒng)運(yùn)行的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性,本文提出采用GPS/IMU組合構(gòu)建系統(tǒng)前端里程計(jì)。本文首先完成對(duì)三軸車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)建模,推導(dǎo)出基于IMU的運(yùn)動(dòng)學(xué)預(yù)測(cè)方程和基于GPS實(shí)現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)學(xué)觀測(cè)方程。通過(guò)誤差狀態(tài)卡爾曼濾波器完成狀態(tài)更新;為了驗(yàn)證前端... 

【文章來(lái)源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：91 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

基于輪式里程計(jì)

基于慣導(dǎo)進(jìn)行

第1章緒論7均可運(yùn)行，具有很好的魯棒性，支持寬基線(xiàn)閉環(huán)檢測(cè)和重新定位等功能。如下圖1.8所示，通過(guò)ORB-SLAM構(gòu)建室內(nèi)環(huán)境，并估計(jì)載體的姿態(tài)。圖1.8ORB-SLAM效果圖視覺(jué)SLAM多用于室內(nèi)環(huán)境中，視覺(jué)SLAM采用光學(xué)攝像頭作為傳感器，攝像頭獲取的視野范圍較小，視覺(jué)SLAM不適用于強(qiáng)光和夜晚等環(huán)境中，同視覺(jué)SLAM相比較激光SLAM使用范圍更加廣泛，激光SLAM采用激光雷達(dá)作為傳感器。目前，激光SLAM算法效果最好的是LOAM，由CMU的JiZhang[26]，2014年提出。運(yùn)行效果如下圖1.9所示：圖1.9LOAM運(yùn)行效果圖激光雷達(dá)采集的點(diǎn)云信息比較稀疏，易于提取特征點(diǎn)，目前廣泛應(yīng)用于無(wú)人駕駛領(lǐng)域，激光SLAM能夠?qū)崿F(xiàn)較高精度的室外定位，但是，激光SLAM通過(guò)點(diǎn)云匹配實(shí)現(xiàn)里程計(jì)位姿估計(jì)，對(duì)于空曠開(kāi)闊地帶、長(zhǎng)直走廊等特征不明顯地帶，不利于提取特征點(diǎn)。另一方面點(diǎn)云匹配以及回環(huán)檢測(cè)等環(huán)節(jié)會(huì)消耗大量計(jì)算時(shí)間，實(shí)時(shí)性是SLAM技術(shù)發(fā)展的瓶頸。


本文編號(hào)：3075572