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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:崔子信
研究生(外文):Tz-Shin Tsuei
論文名稱:微機電慣性量測元件之誤差補償實現於車輛導航之研究
論文名稱(外文):Error Compensation of MEMS Based IMU and its Application in Vehicle Navigation
指導教授:莊智清莊智清引用關係
指導教授(外文):Jyh-Ching Juang
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:電機工程學系碩博士班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
語文別:中文
論文頁數:63
中文關鍵詞:整合導航系統卡爾曼誤差補償
外文關鍵詞:Error modelKalman FilterGPS/INS
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目前全球衛星定位系統 (GPS) 已被廣泛應用在車輛導航上。但是GPS訊號容易被遮蔽使得導航發生困難,為了克服這個限制,慣性量測元件(Inertial Measurement Unit)與導航演算法將與GPS接收機整合。現行的GPS/INS整合導航演算法中,一般的做法是使用擴展型卡爾曼濾波器(Extended Kalman Filter)根據GPS及IMU的量測量估算載具的位置及速度。當GPS中斷時,使用INS估算正確的位置、速度及姿態,然而長時間失去GPS訊號時,導航解有可能發散,因此本論文研究的目標為即時估算加速規偏置量(Accelerometer Bias)及陀螺儀漂移量(Gyro Drift)以減緩發散的議題,以確保定位的精準度。
Nowadays, GPS has been applied to vehicle navigation extensively. But the GPS signal is easy to be obstructed, which may make the navigation difficult. In order to overcome this limitation, inertial measurement units with navigation algorithm have been used to integrate with GPS receivers. Existing GPS/INS integration navigation algorithm typically use the Extended Kalman Filter (EKF) to estimate vehicle position and velocity based on GPS and IMU measurements. When GPS is outage, the corrected position, velocity, and attitude estimated from INS can be used. However, the navigation solution may be subject to divergence after GPS signal is lost for a significant period of time. The objective of the thesis is to estimate the accelerometer bias and gyro drift in real time so as to mitigate the divergence issue and guarantee the accuracy of positioning.
摘要 i
Abstract ii
誌謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 vii
第一章 緒論 1
1.1. 前言 1
1.2. 研究動機與方法 2
1.3. 文獻回顧 2
1.4. 論文架構 3
第二章 導航數學 4
2.1. 座標系統定義 4
2.1.1. 感測器體座標系統 4
2.1.2. 本地水平座標系統 5
2.2. 座標系統之轉換 5
2.2.1. 尤拉角之姿態轉換矩陣 6
2.2.2. 四元素與姿態轉換矩陣更新 8
2.2.3. 實驗結果與驗證 12
2.3. 卡爾曼濾波器之介紹 13
2.3.1. 離散卡爾曼濾波器 14
2.3.2. 擴展式卡爾曼濾波器 18
2.3.3. 系統的觀測性與濾波器的調整 20
第三章 GPS/INS導航系統 22
3.1. 全球衛星定位系統 22
3.1.1. GPS定位原理 23
3.1.2. GPS定位演算法 24
3.2. 慣性導航定位系統 26
3.2.1. 慣性導航介紹 26
3.2.2. 慣性導航種類 27
3.2.3. 慣性導航方程式 28
3.3. 整合式導航系統 31
3.3.1. GPS/INS整合式導航系統介紹 32
3.3.2. 無耦合式整合導航系統(Uncoupled) 32
3.3.3. 鬆散耦合式整合導航系統(Loosely Coupled) 33
3.3.4. 緊密耦合式整合導航系統(Tightly Coupled) 34
3.4. 整合GPS/INS卡爾曼濾波器 35
3.5. 慣性量測元件誤差分析 40
3.5.1. 隨機誤差模型 40
3.5.2. 陀螺儀誤差 41
3.5.3. 加速規誤差 42
3.5.4. 感測器誤差補償結果與驗證 43
第四章 路測實驗分析 50
4.1. GPS導航軌跡 51
4.2. INS導航軌跡 52
4.3. 結合GPS/INS導航軌跡 53
4.4. 實驗討論 57
第五章 結論與未來工作 58
5.1. 結論 58
5.2. 未來工作 58
參考文獻 60
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