实时交通信息采集是实现城市交通智能化的关键,是ITS各子系统实施的核心基础和重要前提,在交通规划和交通管理控制等方面具有广泛的应用前景。本文利用虚拟仪器技术对车载信息采集系统进行了整体设计和研究。该系统具有精确采集车辆位置、速度、加速度、姿态角等信息的功能,这些车辆信息为智能交通系统的应用提供了有力的保障。车载信息采集系统涉及面较广,本文仅从数据采集、定位这两个方面对车载信息采集系统进行了研究。 论文详细论述了本系统的设计思想及其特点、车载设备各组成部分的构成和功能,完成了车载信息采集系统的硬件和软件设计,对设计中关键技术进行详细的分析。并从数据采集、定位这两个方面对车载信息采集系统进行了研究。在数据采集方面,采用RS232串口传输GPS的数据,利用LabView软件实现GPS数据的提取,从而得到车辆的时间、位置、速度等车辆信息。利用信号调理模块调理惯性测量单元的数据,通过数据采集卡DAQPad-6015完成惯性测量单元的数据采集工作,得到车辆的加速度、角速度、姿态角、速度、位置等车辆信息。在定位方面,采用GPS接收机和惯性测量单元组合的方式以提高定位精度和稳定性。GPS的优点是长期稳定性与高精度,不足之处在于它的自主性差,容易受到干扰,接收机数据更新频率低,难以满足实时导航的要求。而惯性测量单元的优点是短期高精度,测量完全自主,缺点是误差累积随时间快速增大且容易发散。因此可利用GPS的长期稳定性与高精度弥补惯性测量单元误差随时间累积发散的缺点,利用惯性测量单元的短期高精度弥补GPS系统易受干扰、信号易失锁等缺点。因此本文利用卡尔曼滤波技术对GPS与惯性测量单元的采集的数据进行了融合,仿真结果表明,利用不同传感器对同一信息测量比单一的传感器测量效果更好。 最后对全文所做的工作进行了总结,并从系统的位置精度的提高与系统功能扩展这两个方面进行了分析和展望,指出了本系统进一步完善的方法和思路。