復(fù)雜城市環(huán)境下智能車導(dǎo)航定位方法研究

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1、ｐｔｆＢ）品抗而中ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨＩＮＡ’己讓ｒ?qū)I(yè)學(xué)位碩±學(xué)位論文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳＦＯＲＰＲＯＦＥＳＳＩＯＮＡＬＤＥＧＲＥＥｆ論支題目復(fù)雜城市環(huán)境下智能車導(dǎo)航定位方法研究專業(yè)學(xué)位類別工程碩壬學(xué)號(hào)２０１２２２２４０９８６作者姓名張奕然指導(dǎo)教師李俊生妍究員＿＿暴獨(dú)劍性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究王作及取得的研

2、究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果，也不包含為獲得電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而使用過(guò)的材斜。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明并表示謝意。成備作者簽名：孤：日期：年月日論文使用授權(quán)本學(xué)位論文作者完全了解電子科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤(pán)，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)電子科技大學(xué)可將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)

3、庫(kù)進(jìn)行檢索、，可采用影印縮印或掃描等復(fù)制手段保存。、匯編學(xué)位論文（保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）錠＇扛作者簽名；贏表東導(dǎo)師祭名■＇〇２／３ｙ日期：年（月日分類號(hào)密級(jí)注1UDC學(xué)位論文復(fù)雜城市環(huán)境下智能車導(dǎo)航定位方法研究（題名和副題名）張奕然（作者姓名）指導(dǎo)教師李俊生研究員電子科技大學(xué)成都（姓名、職稱、單位名稱）申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)學(xué)位類別工程碩士工程領(lǐng)域名稱電子與通信工程提交論文日期2015.4.7論文答辯日期2015.5.27學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)2015年6月日答辯委員會(huì)主席評(píng)閱人注

4、1：注明《國(guó)際十進(jìn)分類法UDC》的類號(hào)。RESEARCHONINTELLIGENTVEHICLENAVIGATIONANDLOCATIONINURBANCOMPLEXENVIRONMENTAMasterDissertationSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MasterofEngineeringAuthor:ZhangYiranAdvisor:LiJunshengSchool:ResearchInstitueofElectr

5、onicScienceandTechnology摘要摘要具有精確、穩(wěn)定的定位結(jié)果以及合理的價(jià)格是未來(lái)的智能車輛導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)。為了達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，人們建立了多種組合導(dǎo)航模型(GNSS/DR,GNSS/INS,GNSS/MM)。盡管這些模型已在多種不同環(huán)境中成功應(yīng)用，但它們?nèi)杂性S多缺陷，尤其是在GNSS系統(tǒng)定位精度受到威脅的區(qū)域。因而復(fù)雜城市環(huán)境下智能車輛的導(dǎo)航方法研究也成為了一個(gè)關(guān)注度高的研究領(lǐng)域。本課題系統(tǒng)地研究了多種城市復(fù)雜環(huán)境對(duì)導(dǎo)航定位結(jié)果所產(chǎn)生的影響，并對(duì)不同的環(huán)境采取相應(yīng)針對(duì)性的導(dǎo)航方法，最終通過(guò)實(shí)驗(yàn)采集真實(shí)數(shù)

6、據(jù)驗(yàn)證所提方法的正確性及可行性。論文主要研究?jī)?nèi)容分為六部分：1.將復(fù)雜城市環(huán)境分為模糊道路環(huán)境和城市峽谷環(huán)境類型，并針對(duì)不同類型的復(fù)雜環(huán)境建立不同的導(dǎo)航定位方法及模型來(lái)提高對(duì)應(yīng)復(fù)雜環(huán)境下的定位精度。2.提出了一種改進(jìn)的基于多權(quán)重值WΔω，Wd與Wθ的地圖匹配算法，通過(guò)多種權(quán)重值的綜合從多條候選路段中選取GPS定位點(diǎn)的最佳匹配路段。在MATLAB和VisualC++上進(jìn)行仿真將原始具有偏差的軌跡和修正之后的軌跡進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了該算法適用于模糊道路環(huán)境，實(shí)現(xiàn)對(duì)導(dǎo)航軌跡偏差的修正。3.研究了傳統(tǒng)雙目視覺(jué)測(cè)量的原理，利用經(jīng)典的張氏

7、標(biāo)定法對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行內(nèi)、外參數(shù)的標(biāo)定。完成了視覺(jué)坐標(biāo)系下的定位算法的設(shè)計(jì)，對(duì)視覺(jué)測(cè)量誤差進(jìn)行了分析。4.設(shè)計(jì)了一種基于路標(biāo)的雙目視覺(jué)輔助GNSS定位的方法。建立了從路標(biāo)檢測(cè)識(shí)別到視覺(jué)測(cè)量，再到輔助定位的整套輔助定位的流程體系：隨機(jī)霍夫變換RHT用于路標(biāo)檢測(cè)，SIFT與K-means算法將用于路標(biāo)的匹配識(shí)別；雙目視差計(jì)算智能車與路標(biāo)之間的向量，從而建立輔助定位模型計(jì)算車輛的位置。5.設(shè)計(jì)了雙目采集的圖像軟件，利用實(shí)驗(yàn)車在一處復(fù)雜環(huán)境區(qū)域進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，通過(guò)計(jì)算出的雙目視覺(jué)定位誤差與GNSS定位誤差對(duì)比分析，驗(yàn)證了該方法在路標(biāo)

8、可見(jiàn)范圍內(nèi)對(duì)GNSS定位結(jié)果有明顯改善。6.研究了Kalman濾波算法，將視覺(jué)信息與GNSS信息進(jìn)行融合濾波，建立了Vision/GNSS相結(jié)合導(dǎo)航的數(shù)據(jù)融合模型。關(guān)鍵詞：全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)，復(fù)雜環(huán)境，地圖匹配，雙目視覺(jué)輔助定位系統(tǒng)，Vision/GNSS融合導(dǎo)航定位IABSTRACTABSTRACTTh