基于RTK-GNSS和MEMS陀螺仪的车辆航向角测量技术

S219.1%TP242; [目的]更好地满足车辆自动驾驶时航向角测量的精度要求.[方法]提出卡尔曼滤波算法,把实时动态-全球导航卫星系统(RTK-GNSS)测量出来的经纬度和高程经过高斯投影转换为高斯平面坐标,和微电子机械系统(MEMS)陀螺仪测得的累积航向角进行融合处理,最终得到车辆更为精准的航向角.[结果]融合后的航向角度曲线既保持了GNSS航向的整体变化趋势,也保持了陀螺仪航向的细部变化趋势,且较GNSS和陀螺仪所得曲线更为平滑,可以跟踪车辆180°调头的转弯动作.[结论]卡尔曼滤波算法可以实时在线且精准地测得车辆航向角数据,精度较GNSS测量结果提高80％ 以上....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in华南农业大学学报 Vol. 40; no. 5; pp. 34 - 37
Main Authors 张智刚, 朱启明, 何杰, 王辉, 岳斌斌, 丁凡
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华南农业大学 工程学院/南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室,广东 广州,510642 01.09.2019
Subjects
RTK-GNSS
数据融合
卡尔曼滤波
MEMS陀螺仪
车辆航向角测量
Online AccessGet full text
ISSN1001-411X
DOI10.7671/j.issn.1001-411X.201905085

Cover

More Information
Summary:S219.1%TP242; [目的]更好地满足车辆自动驾驶时航向角测量的精度要求.[方法]提出卡尔曼滤波算法,把实时动态-全球导航卫星系统(RTK-GNSS)测量出来的经纬度和高程经过高斯投影转换为高斯平面坐标,和微电子机械系统(MEMS)陀螺仪测得的累积航向角进行融合处理,最终得到车辆更为精准的航向角.[结果]融合后的航向角度曲线既保持了GNSS航向的整体变化趋势,也保持了陀螺仪航向的细部变化趋势,且较GNSS和陀螺仪所得曲线更为平滑,可以跟踪车辆180°调头的转弯动作.[结论]卡尔曼滤波算法可以实时在线且精准地测得车辆航向角数据,精度较GNSS测量结果提高80％ 以上.
ISSN:1001-411X
DOI:10.7671/j.issn.1001-411X.201905085