导读:本文包含了车辆导航论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:卡尔,车辆,组合,算法,果园,北斗,导航系统。
车辆导航论文文献综述
郭成洋,张硕,赵健,陈军[1]（2020）在《基于RTK-BDS的果园农用车辆自主导航系统研究》一文中研究指出根据果园农用车辆作业需求,设计了一种基于RTK-BDS的自动导航控制系统。利用卡尔曼滤波技术提高了RTK-BDS在果园应用中的定位精度,同时将模糊控制与纯追踪模型相结合,设计了果园农用车辆直线跟踪导航控制器,并进行了追踪仿真和田间试验。结果表明:当果园农用车辆前进速度为0.5m/s时,最大横向误差不大于0.086m,平均误差不大于0.036m。(本文来源于《农机化研究》期刊2020年08期）
孙泽育[2]（2019）在《基于卡尔曼滤波的车辆组合导航仿真研究》一文中研究指出针对传统车载导航系统在复杂道路环境下定位精度偏低等问题,提出了应用全球定位系统与航位推算相结合的组合导航算法,使用卡尔曼滤波进行数据处理,实时调整参数值,将卡尔曼滤波器调整到运行过程中的最佳状态,从而提升导航系统的准确度。实验结果表明,所提方法可以提升车载导航系统的准确性和连续性,保证车辆定位曲线和车辆实际行驶路线基本吻合,但是定位误差会随着信号中断时间的延长而增大。(本文来源于《机电信息》期刊2019年29期）
郭成洋,范雨杭,张硕,陈军[3]（2019）在《果园车辆自动导航技术研究进展》一文中研究指出自动导航是实现精细化果园管理的核心。文章综述动力底盘和转向系统、环境感知定位及导航控制决策等相关研究现状。针对动力底盘和转向系统,阐述特性并分析其在不同果园环境下适用性。环境感知定位技术主要包括GNSS(Global navigation satellite system)导航、激光导航、机器视觉导航、声源导航和多传感器融合导航,阐述不同类型传感器工作原理及其在农业导航应用中优劣,分析单一传感器在复杂果园环境下局限性,表明多传感器融合技术在果园环境下测量精度较高。导航控制决策主要基于传统控制理论和智能控制理论,前者需要对被控对象建立精准数学模型以实现良好控制效果,后者可避免建模不准确对导航控制精度负面影响,在果园环境具有更高自适应性和鲁棒性。展望果园车辆自动导航技术发展前景,指出基于SLAM(Simultaneous localization and mapping)的实时定位与地图构建技术、基于深度学习的无人驾驶技术、地头自动换行、障碍物检测及躲避以及集群作业控制为研究重点。(本文来源于《东北农业大学学报》期刊2019年08期）
杨英[4]（2019）在《基于北斗导航的城市出行车辆公共管理系统设计》一文中研究指出文章设计了一套基于北斗卫星遥感及大数据技术的分布式城市出行车辆智能交通公共管理系统,对区域城市出行车辆进行统一的电子标签身份识别及实时在线数据收集分析,实现区域出行车辆差异化精准管理的各项需求。(本文来源于《智能城市》期刊2019年14期）
张心怡,关志伟[5]（2019）在《基于改进卡尔曼滤波在车辆组合导航中的研究》一文中研究指出针对车辆在长时间行驶的状态中,组合导航经常会出现滤波精度不高的问题,提出一种采用遗传算法对卡尔曼滤波器进行在线调节的自适应数据融合方法,根据位置误差系数和卡尔曼滤波器的新息统计信息,实时调整参数值,将卡尔曼滤波器调整到运行过程中的最优状态。通过MATLAB软件对该方法进行仿真试验,模拟INS/GPS组合导航系统运行情况,表明这种方法和传统卡尔曼滤波算法相比较导航精度明显提高。(本文来源于《机械与电子》期刊2019年07期）
周锐俊[6]（2019）在《关于惯性导航系统的车辆自动》一文中研究指出文章从车辆自动驾驶装置设计方面展开分析,设计了自动驾驶控制装置,控制车辆根据既定路线行驶。自动驾驶车辆作为地面无人作战平台的一种,及时在陡峭的道路中也可可以顺利导航行驶并规避遮挡物,或重新规划路线。近几年,伴随着车辆适应能力的提高,车辆环境感知力与自主导航力也在不断提升,在一定程度上为自主无人车辆研究提供理论依据。(本文来源于《电子测试》期刊2019年14期）
贾会群[7]（2019）在《无人驾驶车辆自主导航关键技术研究》一文中研究指出无人驾驶车辆是计算机科学、模式识别以及智能控制技术发展的产物,在城市交通、安保以及军事巡逻等方面具有广阔的应用前景。为了缓解城市交通压力,减少城市交通事故,用于城市交通和安保领域的无人驾驶车辆是目前的研究热点。城市交通领域和安保领域中的无人驾驶车辆,应具有独立自主执行任务的能力,因此,无人驾驶车辆在城市道路环境下的独立自主导航是自主导航技术的重要发展方向。无人驾驶车辆的自主导航的本质是指在没有人为干预的情况下车辆自主安全到达指定目的地,其主要涉及的研究方向包括环境感知、路径规划、决策控制和定位导航等,其中环境感知和路径规划是最基本、最关键的问题,因此本文重点对这两个方向开展研究。环境感知是指无人驾驶车辆利用多种探测设备(如相机、激光、雷达等),感知车辆外部的环境。环境感知中以相机等视觉传感器探测实现自主导航的无人驾驶车辆称为基于视觉导航的无人驾驶车辆。相比基于激光雷达等探测设备,视觉感知设备不仅价格低廉,且还具有为无人驾驶车辆提供丰富的外部环境信息的能力,有利于无人驾驶车辆感知外部环境,因此基于视觉导航的无人驾驶车辆是目前的研究热点。应用于城市环境下的无人驾驶车辆,基于视觉的环境感知的主要任务是检测和识别出周围的城市道路环境,包括车道线检测识别,路面标志检测识别和道路障碍检测。由于城市道路复杂的交通环境和不可控的自然环境的影响,导致检测识别算法在检测识别目标时,出现目标检测识别率不高,算法实时性差等问题。路径规划是指无人驾驶车辆根据环境感知得到的信息,规划出一条从任务起点运行到终点的合理路线。目前路径规划算法存在搜索精度低、特定情况下的搜索停滞等问题,导致路径规划精度低和实时性差。针对上述问题,本文以视觉导航为主线,在现有研究的基础上,对车道线检测算法、路面标志检测识别算法和道路障碍车辆检测算法以及路径规划算法开展研究,为无人驾驶车辆的自主导航提供有效的解决途径。论文的主要工作及创新之处包括:(1)车道线检测。详细分析了基于模型的车道线检测算法,包括直线模型、抛物线模型和叁次曲线模型。针对目前算法的不足,提出了上凸曲线模型的车道线检测算法,算法首先使用上凸曲线模型对左右车道线进行检测,然后采用最小二乘法对检测结果进行拟合重构,实现高精度车道线检测,改善了目前算法应用范围窄,检测能力不足,鲁棒性差的问题。(2)箭头标志检测识别。主要研究了基于生物视觉感知模型和基于判别型表观模型的路面箭头标志检测识别算法,通过分析两种模型的优缺点,提出了两种模型相结合的结合模型。该方法通过利用两种模型各自的优势,互相弥补不足。所提算法提高了复杂环境下箭头标志的检测识别的速度和准确率。(3)车辆检测。主要对基于可变形部件模型(Deformable Part Model,DPM)的车辆检测算法进行了分析总结,针对经典的DPM检测算法存在小目标车辆漏检问题,本文用尺度可变的金字塔模型去代替经典的DPM算法中固定尺度的金字塔模型,提出了基于自适应金字塔模型改进的DPM车辆检测算法。为了提高自适应金字塔模型的建造速度,使用快速金字塔估算理论进行自适应金字塔的建造。改进算法降低了小目标车辆的漏检率,提高道路车辆的检测能力。(4)路径规划。为了解决复杂道路环境下,无人驾驶车辆路径规划精度低的问题,重点对基于群体智能算法的路径规划,包括鸡群、蚁群、粒子群等智能算法进行了分析研究。并提出了一种改进的粒子群算法,通过对经典的粒子群算法的参数进行改进,同时增加了多种更新策略,改善了目前粒子群算法搜索精度低、搜索停滞等缺点,提高了无人驾驶车辆路径规划的精度。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)》期刊2019-06-01）
席阿行[8]（2019）在《无人机与无人车协同环境下的车辆导航》一文中研究指出针对单独机器人难以完成复杂任务的问题,无人机与无人车协同因其在探测精度、速度、负载、通信等方面存在着较强的互补性,并在军事和民用多领域都具有广阔的应用前景,使得无人机与无人车协同系统受到了很多学者的青睐。在无人机与无人车协同系统中主要涉及的科学问题有感知、决策和执行。本文以无人机与无人车协同中典型的搜救任务为研究对象,主要研究了无人机与无人车协同系统中环境感知与车辆导航,主要研究内容如下:第一,提出了分层的分布式无人机与无人车协同控制系统,利用模块化的思想实现无人机与无人车的任务分配、信息交互等,通过ROS操作系统搭建了基于2.4G Wi-Fi通信网络的无人机与无人车通信系统;第二,利用无人机空中视野优势,将无人机作为“Flying eye”获取目标物与障碍物信息,首先利用图像预处理、图像形态学处理等方法去除干扰信息,然后通过SURF算法和OSTU算法实现图像分割,完成环境建模,并在简单环境与复杂环境进行了仿真,最后经过欧氏坐标变化实现将无人机获取的图像信息转化为无人车所能识别的位置信息;第叁,无人车根据无人机获取的环境信息,利用Matlab在简单和复杂环境中,对比了传统的BRRT路径规划算法、概率路标路径规划算法、人工势场法、A*路径规划算法的优劣性,针对A*路径规划算法不平滑的缺点,提出一种优化的A*路径规划算法,并且在简单和复杂场景中进行了仿真验证,给出无人车参考的预期轨迹,完成车辆导航。第四,选择Donkeycar智能小车和Parrot2.0无人机,验证本文中所涉及方法的正确性,并且在典型搜救场景中进行了仿真验证。实验表明:SURF算法和OSTU算法都能满足目标识别与障碍物边缘检测的精确度、实时性和鲁棒性;并且利用优化的A*算法实现了无人车快速准确的全局路径规划。(本文来源于《贵州大学》期刊2019-06-01）
董哲,黎峰[9]（2019）在《基于北斗导航的车辆监控系统的设计与实现》一文中研究指出本文主要描述了基于北斗导航的车辆监控系统整体设计方案及服务器应用系统的设计与实现。系统包含车载目标终端、服务器和指挥调度终端叁部分,通过计算机网络、北斗卫星通信链路来连接的总体架构,描述了服务器应用系统的技术架构设计,采用J2EE技术架构、B/S模式来开发应用系统,实现了车辆基本信息的管理、申请、审批、设置行车路线等车辆管理的业务需求;实现了车辆定位、查看车辆信息、查询车辆分布、区域查车、查询历史轨迹、轨迹回放、电子围栏、越界告警、发送信息等车辆监控的业务需求;实现了维护未处理告警、已处理告警、新区域设置、已设置区域、设定路线与路线列表的告警管理的业务需求;实现了里程统计查询、报警统计查询、发送信息查询、车辆状态查询、位置数据统计查询等统计查询功能。(本文来源于《第十届中国卫星导航年会论文集——S02 导航与位置服务》期刊2019-05-22）
房素素[10]（2019）在《基于车辆动力学模型辅助的低成本车载组合导航系统研究》一文中研究指出如今,车载组合导航定位系统得到深入的研究,主要目标为在提高车载导航定位精度的同时降低其成本。因此本文的主要的研究内容集中在多自由度车辆动力学模型(VDM)的研究及动力学模型辅助惯性导航系统(INS)的数据融合算法的研究上。本文所设计的组合系统的原理是:应用低成本的微惯性测量单元(MEMS IMU),同时结合磁强计(MAG)以及一些常见的车载传感器作为九自由度(9-DOF)整车模型输入,并将VDM的输出与INS、MAG的输出进行信息融合;之后设计自适应联邦卡尔曼滤波(AFKF)器进行信息融合和数据处理,完成低成本车载SINS/VDM/MAG系统模型的设计,最后,进行实车实验验证系统性能。主要研究工作如下:研究车载惯性导航定位算法,推导误差更新方程,并介绍卡尔曼滤波算法的基本原理和公式推导。深入研究车辆动力学,结合车载轮速传感器(WSS)和方向盘转角传感器(SAS)等传感器特性,选用Dugoff轮胎模型,建立准确的整车模型。为验证模型准确性,以Carsim平台为基础,设计仿真实验。对比仿真实验结果得出9-DOF整车模型与Carsim输出的纵向和横向车速误差在0.5m/s以内;侧偏角和横摆角的变化的平均误差分别控制在0.02°和4°以内,说明所建立的动力学模型可以准确估计车辆运动状态参数。本文设计低成本车载SINS/VDM/MAG系统,其以SINS为参考主系统,其中SINS/VDM子系统以IMU、WSS、SAS的输出作为输入,输出车辆测量中可用于导航的横向、纵向车速及横摆角速度等状态信息。车辆动力学模型还利用SINS估计得到的横滚角和俯仰角作为模型的已知输入,增强其对车辆状态参数估计的准确性。磁强计(MAG)是车载导航中常用的传感器,文中将其用于与SINS建立SINS/MAG子系统,增强对偏航角估计的精确度和系统容错能力。为验证SINS/VDM/MAG系统的准确性,设计SINS/VDM/MAG、SINS/WSS/MAG 以及SINS/VDM/MAG、SINS/OD两组实车对比实验。250s 的实验结果表明,参考值和AFKF滤波输出的叁个姿态角之间的MSE分别为0.42°,0.24°和0.48°,东向和北向的速度MSE分别为0.2m/s和0.25m/s,东向和北向的位置估计MSE均小于5m。实车实验结果验证了本文所提出的姿态已知的车辆动力学辅助低成本车载组合导航系统具有较好的导航估计精度和容错性能。(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-14）
车辆导航论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对传统车载导航系统在复杂道路环境下定位精度偏低等问题,提出了应用全球定位系统与航位推算相结合的组合导航算法,使用卡尔曼滤波进行数据处理,实时调整参数值,将卡尔曼滤波器调整到运行过程中的最佳状态,从而提升导航系统的准确度。实验结果表明,所提方法可以提升车载导航系统的准确性和连续性,保证车辆定位曲线和车辆实际行驶路线基本吻合,但是定位误差会随着信号中断时间的延长而增大。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
车辆导航论文参考文献
[1].郭成洋,张硕,赵健,陈军.基于RTK-BDS的果园农用车辆自主导航系统研究[J].农机化研究.2020
[2].孙泽育.基于卡尔曼滤波的车辆组合导航仿真研究[J].机电信息.2019
[3].郭成洋,范雨杭,张硕,陈军.果园车辆自动导航技术研究进展[J].东北农业大学学报.2019
[4].杨英.基于北斗导航的城市出行车辆公共管理系统设计[J].智能城市.2019
[5].张心怡,关志伟.基于改进卡尔曼滤波在车辆组合导航中的研究[J].机械与电子.2019
[6].周锐俊.关于惯性导航系统的车辆自动[J].电子测试.2019
[7].贾会群.无人驾驶车辆自主导航关键技术研究[D].中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所).2019
[8].席阿行.无人机与无人车协同环境下的车辆导航[D].贵州大学.2019
[9].董哲,黎峰.基于北斗导航的车辆监控系统的设计与实现[C].第十届中国卫星导航年会论文集——S02导航与位置服务.2019
[10].房素素.基于车辆动力学模型辅助的低成本车载组合导航系统研究[D].山东大学.2019
论文知识图
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