【摘 要】
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随着我国经济飞速增长,城市化进程和改造加快,生态环境也面临着前所未有的“压力”。过急的经济发展使得生态环境不断恶化,人们逐渐认识到生态环境对于民生的重要性。只有保障生态环境免遭破坏,才能稳住社会向前发展的脚步。环境监测是我国环保工作的重要环节。在当今信息时代,由于智能车具有开发成本低、恶劣环境下适应性强、可按不同需求定制等优点,因此生态环境监测智能机器车成为现在环境监测领域的研究热点。由于导航系统
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随着我国经济飞速增长,城市化进程和改造加快,生态环境也面临着前所未有的“压力”。过急的经济发展使得生态环境不断恶化,人们逐渐认识到生态环境对于民生的重要性。只有保障生态环境免遭破坏,才能稳住社会向前发展的脚步。环境监测是我国环保工作的重要环节。在当今信息时代,由于智能车具有开发成本低、恶劣环境下适应性强、可按不同需求定制等优点,因此生态环境监测智能机器车成为现在环境监测领域的研究热点。由于导航系统是生态环境监测智能机器车的核心组成部分,本文对复杂环境中生态环境监测智能机器车导航系统进行研究。本文首先提出了适用于复杂环境的监测智能机器车的导航方案,并对导航系统的每个模块做了详细介绍。其次分析了北斗卫星导航系统(Bei Dou Navigation Satellite System,BDS)和捷联惯性导航系统(Strap-down Inertial Navigation System,SINS)的组合导航的组合方式,对比松组合紧组合的优劣,选择应用基于紧组合方案的组合导航系统,将扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法建模到仿真系统中进行滤波误差对比分析。最后研究了在复杂生态环境中动态障碍物的检测,针对动态障碍物的避障方法。利用自运动补偿的帧间差分法来检测动态障碍物,应用动态人工势场法帮助智能车进行动态避障,及时躲避障碍物,保证环境监测工作的顺利进行。并搭建了自运动补偿的帧间差分法和动态人工势场法的仿真平台。仿真试验表明:在BDS/SINS紧组合系统下的UKF滤波估计精度、稳定程度、估计误差收敛速度这几方面都优于EKF。自适应补偿后的帧间差分法可以在摄像机与障碍物背景发生相对移动时,精确识别出动态障碍物。动态人工势场法可以及时地准确地流畅地避开动态障碍物,保证了智能车行驶的安全性。本文导航方案所用算法在仿真平台均有良好表现,证明了方案的可行性。
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