【摘 要】
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导航定位如今已经渗透到了人们日常生活中的每个角落,拥有高精度、高可靠性的定位系统就显得极其重要。全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)和捷联惯导(Strap-down Inertial Navigation System,SINS)是定位系统中常见的两种定位方式,GNSS定位系统因其全天候、实时性高等优点被广泛地应用,但其定位精度受环境影
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导航定位如今已经渗透到了人们日常生活中的每个角落,拥有高精度、高可靠性的定位系统就显得极其重要。全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)和捷联惯导(Strap-down Inertial Navigation System,SINS)是定位系统中常见的两种定位方式,GNSS定位系统因其全天候、实时性高等优点被广泛地应用,但其定位精度受环境影响较大,而捷联惯导定位系统的定位精度虽然不受环境影响,但其工作原理导致了定位误差随时间推移会变得越来越大,两者都不适合长时间单独作为定位系统。研究发现,GNSS定位系统和捷联惯导定位系统存在互补关系,在GNSS信号失效时,利用捷联惯导短期高精度的特点保持定位,在GNSS恢复时又能利用GNSS校准捷联惯导的误差,所以GNSS/SINS组合定位系统为提高导航定位精度提供了一条有效的途径,但目前对于组合定位系统的研究,大多都缺乏真实道路设计数据的支撑。道路设计数据给出了道路控制点的理论坐标,是计算道路上任意点坐标的理论参照。本文采用了直线定线法对道路设计数据进行解析,并将其应用于组合定位中,提出了一种融合道路设计数据的组合定位方法,主要研究内容如下:首先,对SINS系统中的机械编排过程进行推算,构建了SINS误差模型。其次,分析了道路平面线形要素以及道路平面线形组合,解析了真实道路设计数据,并利用直线型定线法推导出各线形要素的任意点坐标公式。然后,分析了组合定位的组合方法及其原理,选用松组合模式,结合论文所建SINS误差模型,构建了卡尔曼滤波算法(Kalman Filter,KF)和扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)中的量测方程和状态方程,给出将道路设计数据融合于组合定位的方法,并运用米勒投影进行误差分析。最后,通过仿真实验和实车实验,对本文所提出的方法进行验证。在仿真实验中,分别得到了捷联惯导以及组合定位系统的速度、位置误差图。在实车实验中,选取了某段真实道路上的一组特征点,利用WTGPS+BD接收机和JY901S姿态传感器通过计算机进行数据融合,将GNSS数据和计算机融合后的数据分别与该点的真实坐标进行对比分析。实验结果表明,组合定位系统相较于单一定位系统在均方根误差和平均误差上分别提升了6.57m和3.95m。
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