基于多传感器融合的室内外无缝定位技术研究

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随着智能网联汽车的应用推广,车辆应用对定位的精度和连续性要求也在日益增加。室内外连续性定位目前是车辆停车导航的一个痛点,由于单传感器或者单模型的定位方式无法提供连续高精度室内外定位,基于多传感器信息融合的室内外无缝高精度定位方法是研究方向。论文主要面向智能网联汽车智慧停车场景下对室内外无缝高精度定位的需求,利用GNSS、IMU和UWB传感器优势互补的特点,并结合混合系统中交互式多模型算法,研究设计基于多传感器融合的高精度定位与室内外无缝定位方法,主要进行了以下工作:1.分析GNSS、IMU和UWB定位原理及主要定位误差源,利用惯性导航系统误差模型建立了GNSS/IMU和UWB/IMU组合定位系统。并且针对无GNSS区域UWB基站布设对定位结果的影响,建立最小几何精度因子目标函数,设计基于樽海鞘群算法的基站最优布设模型。2.针对组合定位系统中传感器异常数据值影响定位性能的问题,采用抗差估计和自适应滤波算法对组合定位系统进行优化,降低观测异常值和状态异常值对数据融合滤波结果的影响,提高系统定位精度与稳定性。3.针对室内外环境变化导致定位模式切换跳转的问题,结合混合系统状态估计理论,设计基于交互式多模型的室内外无缝定位方法。并且针对转移概率对交互式多模型算法多模型匹配的影响,采用似然函数值对转移概率进行实时修正,实现室内外定位模型的自适应切换,保证系统的无缝定位能力。4.结合车联网系统中智慧停车场景对定位的需求,搭建实验平台对室内外无缝定位方法进行验证。通过反复测试验证了算法的有效性,实验结果表明论文设计的方法可以提供高精度室内外无缝定位结果,平均定位误差小于0.2m,并且对传感器观测异常值有较好的抑制作用,满足智慧停车场景对室内外无缝定位的需求。
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