全球导航卫星系统与车载传感器数据融合系统

2017-12-04 12:53:02

汽车文摘 2017年10期

汽车的精准定位是现代汽车的基本要求，目前低成本的全球导航卫星系统（GNSS）接收器在城市中的定位精度较差，暂时不可用。因此，提出一种数据融合系统，主要融合了车辆位置信息（由导航系统测得）和车辆状态数据信息（由传感器测得）。采用扩展卡尔曼滤波器（EKF）系统，将低成本GNSS接收器的车辆位置数据，与所测得的4个车轮速度、侧向加速度、转向盘角数据进行融合。基于车辆操纵稳定性2自由度模型和阿克曼转角定理，用于卡尔曼滤波器中。

低成本的GNSS接收机为SA-320，采样频率为5Hz。安装在车辆上的传感器包括以下几种：①测量转向盘角度的G85传感器；②测量横向加速度的G200传感器；③G47传感器，测量左前轮速度的G47传感器；④测量右前轮速度的G45传感器；⑤测量左后轮速度的G46传感器；⑥G44传感器，测量右后轮速度的G44传感器。

试验分为以下5个阶段：①数据采集阶段，在城市道路中行驶，并在车辆上配备车载传感器；②数据预处理阶段；③滤波器调谐阶段；④基于卡尔曼滤波器的数据融合阶段；⑤定位误差估计阶段。

试验结果表明，该数据融合系统可以显著降低相对于低成本GNSS接收器的定位误差，其均方根误差的精度提高了50%，最大误差的精度提高了75%，在GNSS信号中断期间实现精确的车辆定位。

刊名：Expert Systems With Applications（英）

刊期：2017年第80期

作者：Carlos Melendez-Pastor et al

编译：谷盛丰