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基于IMU/GNSS/车速传感器的矿用车定位系统研究 被引量:3
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作者 李庆成 王玉林 +2 位作者 逯宇 于奕轩 沈政华 《青岛大学学报(工程技术版)》 CAS 2023年第2期75-81,共7页
针对使用低精度惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)的矿用车定位系统存在无法与混合动力能量管理控制策略相结合的问题,本文设计了一种融合IMU、GNSS和车速传感器信号的定位系统。该系统的结构基于直接配置扩展卡尔曼滤波方法... 针对使用低精度惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)的矿用车定位系统存在无法与混合动力能量管理控制策略相结合的问题,本文设计了一种融合IMU、GNSS和车速传感器信号的定位系统。该系统的结构基于直接配置扩展卡尔曼滤波方法,滤波器由运动学模型和传感器误差模型组成。引入车辆车速传感器信号,对车辆车速进行修正,作为预测下一步位置的辅助信息。该体系结构的设计方式使其易于标定不同传感器参数,以便应用于不同定位需求的车辆。同时,为了测试本文所设计系统的性能,选取青岛大学校内路段,采用不同精度的车速传感器对定位系统进行仿真实验,并将仿真实验结果与传统定位方法进行对比。仿真结果表明,融合IMU、GNSS和车速传感器信号的定位系统,定位误差大幅减小,车辆在出现胎压不足或车轮打滑时,定位系统的定位精度依然满足需求,定位精度显著提高,并在车速传感器精度受到干扰的情况下,具有较好的鲁棒性,可较好适应各种恶劣路况,证明本算法是一套稳健可靠的低精度传感器融合定位算法。该研究具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 车辆定位 扩展卡尔曼滤波 信息融合 车辆车速传感器
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