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基于Kalman滤波器的自主车辆定位方法研究

熊万龙  
【摘要】:自主地面车辆(autonomous land vehicle简称ALV)的定位问题是ALV研究的关键问题之一。本文研究了ALV的相对定位问题,即通过ALV的车载本体传感器来获得ALV的位置和姿态信息。在红旗1自主驾驶系统(作者所在的研究小组的一辆自主地面车辆)中,本体传感器包括安装在后轮的两个码盘和安装在前轮上的一个摆角传感器。 航迹推算方法是ALV相对定位方法中的常用方法,它使用简单的“Ackman”模型来根据后轮的行驶里程来推算ALV相对于某个起始点的位置。实验结果表明,该方法当车辆行驶在平整的道路上或者车速比较低时,基本上是正确的。为了将前轮摆角提供的信息引入到我们的定位系统中,并且说明简单的车辆运动学模型参数还受哪些其他因素的影响,诸如轮胎气压,车辆的负载等等,本文研究了四轮车辆的动力学模型。车辆的运动学模型可以看作是车辆动力学模型在特殊条件下的稳态情况。从这一观点出发,可以得到以下结论:1 为什么简单的运动学模型在车辆高速运动时并不准确。2 如何将前轮摆角提供的信息与后轮码盘提供的信息相结合来提高定位系统的鲁棒性。3 其他诸如轮胎气压、车辆的负载等等因素是如何影响车辆的运动学模型参数的。 基于航迹推算的定位方法只能短距离使用或者容错性不强,因为运动学模型通常并不精确,码盘只有较低的测量精度,以及一些未建模因素(如轮胎的侧滑)影响着车辆的运动。实验表明在航迹推算过程中使用Kalman滤波器可以显著提高定位的精度。Kalman滤波器通过迭代的方法来得到在最小均方误差意义下系统状态的最优估计。在我们的定位系统中,使用了扩展Kalman滤波器和向量Kalman滤波器来提高定位系统的定位精度。实验结果表明使用该定位方法ALV的位置和姿态精度都得到了显著的提高。


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