基于车辆运动模型辅助的智能手机平台车载组合导航算法

摘要：

随着智能手机硬件性能的提升以及MEMS传感器技术的发展和应用普及,现有中高端智能手机平台中大多安装有消费级的微惯性测量单元和GPS接收机模块,将这两者相互结合,利用一定的信息融合方法,即可实现连续的车载导航定位.在智能手机平台中所采用的消费级MEMS惯性传感器模块其精度很低,通常难以满足车载DR导航算法的性能需求;同时在车辆行驶过程中,不可避免会经过高架、隧道等路径,也会导致GPS信号受到遮挡和屏蔽从而无法定位.针对以上问题,设计了适用于智能手机平台的基于车辆运动模型辅助的车载DR/GPS组合导航方案,推导建立了基于车辆侧向速度约束的组合导航算法模型,并以智能手机作为验证平台,测试验证了所设计的算法在无GPS环境下,采用智能手机平台中的消费级MEMS惯性测量组件,仍然可以在短时间内维持较高的导航定位性能.

关键词：车载导航、车辆运动模型、组合导航、卡尔曼滤波

所属期刊栏目：25

分类号：U666.1(船舶工程)

资助基金：国家自然科学基金项目61533008,61374115,61533009,61673208;江苏省“333工程”科研资助立项项目BRA2016405;留学人员择优资助项目2016年;江苏省六大人才高峰资助项目2013-JY-013;航空科学基金项目20165552043;江苏高校优势学科建设工程项目和江苏省“物联网与控制技术”重点实验室基金;中央高校基本科研业务费专项资金资助NS2017016,NZ2016104;江苏省普通高校研究生科研创新计划项目KYLX15_0264

在线出版日期：2017-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：203-208