基于模糊Kalman滤波的港口车辆组合定位方法研究

杨勇生; 迟景成; 姚海庆

doi:10.13442/j.gnss.1008-9268.2020.06.012

基于模糊Kalman滤波的港口车辆组合定位方法研究

doi: 10.13442/j.gnss.1008-9268.2020.06.012

上海海事大学物流科学与工程研究院, 上海 201306

详细信息

作者简介:
杨勇生(1965-),男,工学博士,研究方向为智能港口物流管理与优化、智能港口的协同控制与调度.

迟景成(1996-),男,硕士研究生,研究方向为信号滤波与处理、组合导航.

姚海庆(1986-),男,博士后,研究方向为基于物联网的传感测控技术、小型无线化传感器技术.

通信作者:
迟景成 E-mail:17862817695@163.com

中图分类号: P228.49;TP13
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出版历程
- 收稿日期: 2020-10-09
- 网络出版日期: 2021-04-09

Research on port vehicle combined positioning method based on fuzzy Kalman filter

Instate of Logistics Science and Engineening ShangHai Maritime University, Shanghai 201306, China

摘要

摘要: 针对北斗卫星导航系统（BDS）/惯性导航系统（INS）组合导航系统在遮挡环境下定位失效这一问题，通过分析组合导航系统中传感器的状态变化对定位精度的影响，设计了一种基于传感器工作状态的模糊逻辑推理系统，并与卡尔曼滤波算法相结合，通过实时调整系统量测噪声方差的方法提高定位精度.在港口环境下的无人车辆上进行了实验，实验表明，提出的方法能有效提高遮挡环境下无人车辆的定位精度，并具有良好的鲁棒性.
- 系统工程 /
- 组合定位系统 /
- 模糊卡尔曼滤波 /
- 组合导航 /
- BDS/INS
Abstract: Aiming at the problems of BDS/INS integrated navigation system positioning failure in the obstructed environment, by analyzing the impact of sensor status changes in the integrated navigation system on positioning accuracy, we design a fuzzy logic inference system based on the status of the system, combined with the Kalman filter algorithm, the positioning accuracy is improved by real-time adjustment of the noise variance of the system measurement. Finally, experiments were carried out on unmanned vehicles in a port environment. Experiment shows that the proposed method can effectively improve the positioning accuracy of unmanned vehicles in an occluded environment, and has good robustness.
- system engineering /
- combined positioning system /
- fuzzy Kalman filter /
- integrated navigation /
- BDS/INS

HTML全文

参考文献(7)

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