2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著人民生活水平的提高,駕車出行的活動日益頻繁,由此帶來的堵車以及因城市道路建設復雜化引起的迷路等城市交通問題成為一個亟待解決的重要課題。車載導航系統(tǒng)在改善城市交通狀況,節(jié)省駕駛員行車時間等方面的優(yōu)勢使其在我國具有美好的市場應用前景。目前國內(nèi)的車載導航系統(tǒng)的精度和可靠性還有待提高,故本文的研究目的是通過改進車載導航系統(tǒng)的三項關鍵技術:車輛定位、地圖匹配和路徑規(guī)劃來提高車載導航系統(tǒng)的性能以滿足市場需求。
  本文分析了全球定位系統(tǒng)(

2、GPS)和航跡推算(DR)的定位原理,針對描述車輛運動狀態(tài)的“當前”統(tǒng)計模型的不足,提出了一種改進的“當前”統(tǒng)計模型,該模型能很好的適應車輛的各種機動特性。為提高車載導航系統(tǒng)的定位精度和可靠性,研究了基于聯(lián)邦式卡爾曼濾波結構的GPS/DR組合定位方法。在分析了 DR傳感器誤差模型的基礎上利用改進的“當前”統(tǒng)計模型建立了GPS/DR組合系統(tǒng)的狀態(tài)方程和量測方程。分析了目前常用的采用擴展卡爾曼濾波技術(EKF)的GPS/DR組合定位方法,M

3、atlab仿真結果表明其定位精度還不能完全滿足車載導航系統(tǒng)的要求。針對 EKF在處理非線性模型的不足,采用了無跡卡爾曼濾波技術(UKF)來實現(xiàn)GPS/DR組合定位以進一步提高車載導航系統(tǒng)的精度。
  闡述了地圖匹配的基本原理并分析了影響地圖匹配精度的因素,對比了目前常用的地圖匹配算法的優(yōu)點和不足,設計了改進的基于模糊邏輯的地圖匹配算法,測試結果表明所提出的方法在復雜的道路網(wǎng)絡中能很好的識別出車輛行駛的道路。
  針對常用的路

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