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面向复杂城市环境的无人车多源信息融合导航方法研究

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面向复杂城市环境的无人车多源信息融合导航方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
注释表第14-15页
缩略词第15-16页
第一章 绪论第16-25页
    1.1 论文研究背景第16-17页
    1.2 基于多源信息融合的无人车高精度定位技术第17-23页
        1.2.1 概述第17-19页
        1.2.2 国内外研究现状第19-22页
        1.2.3 发展趋势第22-23页
    1.3 论文主要研究工作及结构安排第23-25页
第二章 复杂城市环境下多源信息融合构架设计及传感器误差建模第25-41页
    2.1 引言第25页
    2.2 复杂城市环境下无人车多源信息融合总体方案设计第25-27页
        2.2.1 复杂城市环境下无人车多源信息融合总体方案及构架设计第25-26页
        2.2.2 复杂城市环境下无人车多源信息融合关键技术分析第26-27页
    2.3 城市环境下无人车多源传感器误差分析及建模第27-35页
        2.3.1 MEMS-IMU惯性传感器误差建模与补偿第27-29页
        2.3.2 GPS卫星导航系统误差建模与补偿第29-31页
        2.3.3 车辆里程计误差建模与补偿第31-32页
        2.3.4 双目立体视觉误差建模与补偿第32-35页
        2.3.5 UWB无线定位技术误差建模与补偿第35页
    2.4 车载多源信息导航性能分析及信息预处理第35-40页
        2.4.1 复杂城市环境特征描述及分类第35-37页
        2.4.2 车载多源信息可用性分析第37-39页
        2.4.3 车载多源信息时空配准方法研究第39-40页
    2.5 本章小结第40-41页
第三章 GPS/INS时间差分载波相位高精度车辆定位算法研究第41-55页
    3.1 引言第41页
    3.2 GPS/INS时间差分载波相位算法第41-44页
        3.2.1 卫星导航系统载波相位模型第41-42页
        3.2.2 GPS/INS时间差分载波相位紧组合算法第42-44页
    3.3 卫星载波相位周跳自适应探测方法第44-48页
        3.3.1 载波相位周跳产生原因及探测基本原理第44-45页
        3.3.2 基于高次差法的载波相位周跳探测方法第45-46页
        3.3.3 基于高次差法的车辆运动分量分离第46-48页
    3.4 基于时间差分载波相位的GPS/INS高精度车辆定位方法验证第48-53页
        3.4.1 GPS/INS高精度车辆定位算法结构设计第48-49页
        3.4.2 实际车载平台搭建与实验测试结果分析第49-53页
    3.5 本章小结第53-55页
第四章 基于因子图的多源信息融合方法研究第55-69页
    4.1 引言第55页
    4.2 基于因子图的多源信息融合构架设计及方法研究第55-61页
        4.2.1 因子图算法分析第55-56页
        4.2.2 基于因子图的多源信息融合算法第56-57页
        4.2.3 传感器在线标定的因子图模型构建第57-61页
    4.3 用于多源融合导航的因子图推理方法改进第61-65页
        4.3.1 基于批量平滑算法的因子图推理方法第61页
        4.3.2 基于增量平滑算法(i SAM)的因子图推理方法第61-63页
        4.3.3 面向车载多源信息融合的改进因子图算法第63-65页
    4.4 基于因子图的多源信息融合算法性能验证第65-68页
        4.4.1 图优化方法下的多源信息融合算法性能分析第65页
        4.4.2 多源信息融合构架设计与验证分析第65-68页
    4.5 本章小结第68-69页
第五章 多源信息融合方法验证平台搭建及验证分析第69-79页
    5.1 引言第69页
    5.2 多源信息融合验证平台系统设计及实现第69-71页
        5.2.1 车载导航系统构架设计及硬件组成第69-71页
        5.2.2 车载导航系统软件流程设计与实现第71页
    5.3 多源信息融合实验平台搭建及方案设计第71-72页
    5.4 车载多源信息融合实验方案设计及结果分析第72-78页
        5.4.1 实验总体方案设计与测试情况第72-73页
        5.4.2 车载多源信息融合实验结果分析第73-78页
    5.5 本章小结第78-79页
第六章 总结与展望第79-82页
    6.1 本文工作总结第79-80页
    6.2 对未来工作的展望第80-82页
参考文献第82-86页
致谢第86-87页
在学期间的研究成果及学术论文情况第87页

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