版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、多傳感器融合定位方式具有冗余性強(qiáng),可靠性高,精度高的優(yōu)點(diǎn),是國(guó)內(nèi)外軌道交通列車定位的發(fā)展趨勢(shì),也是未來(lái)的研究方向??柭诤纤惴◤V泛應(yīng)用于列車組合定位系統(tǒng)中,可提高列車定位信息的連續(xù)性。
本文在總結(jié)目前應(yīng)用于軌道交通各種列車定位方式的優(yōu)劣后,提出了適用于城市軌道交通的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)、里程計(jì)(ODO)以及信標(biāo)(beacon)的組合定位方法,搭建基于該方法的列車定位實(shí)驗(yàn)平臺(tái),并對(duì)其精度、可靠性以及容錯(cuò)性進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和驗(yàn)證。<
2、br> 本文在對(duì)系統(tǒng)平臺(tái)中所用的陀螺儀、加速度計(jì)和里程計(jì)的性能研究以及誤差來(lái)源分析的基礎(chǔ)上,給出了慣性導(dǎo)航系統(tǒng)和里程計(jì)系統(tǒng)的誤差模型以及速度和位移的解算方法。詳細(xì)闡述了卡爾曼濾波算法,結(jié)合各子系統(tǒng)的信息特征,設(shè)計(jì)了基于聯(lián)邦卡爾曼算法的INS/ODO/Beacon組合定位融合系統(tǒng)。
本文以ARM Cortex-M3架構(gòu)的處理器STM32為核心處理器,硬件方面結(jié)合定位所用傳感器進(jìn)行了詳細(xì)的電路設(shè)計(jì),完成了車載定位系統(tǒng)的電路板制作
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于多傳感器融合的列車測(cè)速定位方法
- 多傳感器信息融合的列車測(cè)速定位實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的研究.pdf
- 基于多傳感器信息融合的列車定位方法研究.pdf
- 基于多傳感器融合的手機(jī)定位研究.pdf
- 基于卡爾曼濾波的多傳感器信息融合的列車定位方法研究.pdf
- 多傳感器融合技術(shù)研究.pdf
- 多傳感器圖像融合技術(shù)的研究.pdf
- 多傳感器融合的技術(shù)研究.pdf
- 多傳感器信息融合技術(shù)的研究.pdf
- 多傳感器圖像融合技術(shù)研究.pdf
- 多傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究.pdf
- 傳感器網(wǎng)絡(luò)接口及多傳感器融合技術(shù)研究.pdf
- 傳感器課程設(shè)計(jì)---列車測(cè)速測(cè)距系統(tǒng)
- 多傳感器信息融合技術(shù)述評(píng)
- 多傳感器信息融合研究.pdf
- 多傳感器信息融合技術(shù)的算法研究.pdf
- 異類多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究.pdf
- 基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的水聲定位算法研究.pdf
- 機(jī)載多傳感器信息融合技術(shù)研究.pdf
- 機(jī)載多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論