基于地图匹配的无人驾驶汽车定位方法研究

发布时间：2024-01-29 11:34

　　如何获得车辆精确定位是无人驾驶汽车在行驶过程中面临的关键问题。目前普遍采用全球卫星定位系统(Global Positioning System,GPS)作为车辆定位方法,其能够在大范围室外空旷区域得到全局定位坐标,但在室内或者室外遮挡环境下存在局部定位精度差或丢失定位的问题,因此本文针对无人驾驶汽车的定位估计进行研究,提出了一种GPS与地图匹配组合定位的方法来提高无人驾驶汽车在大范围复杂场景下的定位精度,本文主要工作如下:首先研究了GPS定位误差特点及数据预处理技术,分析了GPS定位技术的优缺点,基于实时数据滤波技术采用一种数据过滤方法减小了GPS干扰误差。其次建立车辆运动学模型并研究了车辆航迹推算算法,分析了航迹推算定位技术的优缺点,基于无损卡尔曼滤波技术提出一种GPS与航迹推算融合方法提高了汽车定位精度。同时针对移动平台存在的航迹推算误差干扰问题,建立一种修正航迹推算误差的新运动学模型,基于该模型提出一种航迹推算校正算法减小了航迹推算误差。最后研究了基于单线激光雷达的SLAM技术,分析了基于RBPF的改进FastSLAM算法与二维地图匹配定位算法,分别在室内外环境下进行构图实验。得...

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 车辆定位技术分类
        1.2.2 国内外研究现状
    1.3 引出问题
    1.4 本文主要研究内容
第二章 全球卫星定位系统的车辆定位方法
    2.1 全球卫星定位系统简介
        2.1.1 卫星导航定位系统的构成
        2.1.2 GPS定位原理
        2.1.3 GPS误差分析
    2.2 卫星误差校正
        2.2.1 数字滤波原理
        2.2.2 实验验证
    2.3 常用坐标系及其转换
        2.3.1 常用坐标系
        2.3.2 坐标系转换
    2.4 本章小结
第三章 基于航迹推算的车辆位姿估计方法
    3.1 航迹推算
    3.2 无损卡尔曼滤波
        3.2.1 标准卡尔曼滤波
        3.2.2 无损卡尔曼滤波
    3.3 航迹推算误差校正
        3.3.1 航迹推算误差校正分析
        3.3.2 航迹推算误差校正实验
    3.4 定位估计实验
    3.5 本章小结
第四章 基于地图匹配的无人驾驶汽车组合定位
    4.1 环境地图表示方法
    4.2 SLAM构图算法分析
        4.2.1 基于RBPF的改进FastSLAM算法
        4.2.2 软硬件环境介绍
        4.2.3 构图实验对比分析
    4.3 地图匹配定位算法
        4.3.1 自适应蒙特卡洛定位算法
        4.3.2 地图匹配定位实验
    4.4 基于地图匹配定位的组合定位方法
    4.5 实验结果分析
        4.5.1 混合环境组合定位结果分析
        4.5.2 室外组合定位结果分析
    4.6 本章小结
总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的研究成果
致谢



本文编号：3888110