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基于MARG传感器的车辆姿态测量算法的研究

摘要第11-13页
ABSTRACT第13-14页
第1章 绪论第15-21页
    1.1 课题研究背景及意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-19页
        1.2.1 MEMS传感器发展现状第16-17页
        1.2.2 微惯性AHRS国内外发展状况第17-18页
        1.2.3 MARG传感器姿态解算算法研究现状第18-19页
    1.3 论文的主要内容及章节安排第19-21页
第2章 姿态测量系统基本理论及工作原理第21-33页
    2.1 常用坐标系的定义和转换第21-24页
        2.1.1 地球参数说明第21页
        2.1.2 常用坐标系的定义第21-22页
        2.1.3 坐标系转换第22-24页
    2.2 姿态更新算法基本理论第24-25页
        2.2.1 姿态更新算法第24页
        2.2.2 欧拉角法第24-25页
    2.3 基于观测量的姿态估计方法第25-27页
    2.4 卡尔曼滤波基础理论第27-32页
        2.4.1 卡尔曼滤波的标准形式第27-29页
        2.4.2 噪声协方差阵对滤波的影响第29-31页
        2.4.3 卡尔曼滤波在姿态融合中的应用第31-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第3章 传感器特性分析与磁强计误差补偿第33-45页
    3.1 MARG传感器第33-37页
        3.1.1 MEMS加速度计第33-34页
        3.1.2 MEMS陀螺仪第34-35页
        3.1.3 磁强计第35页
        3.1.4 MTi传感器第35-37页
    3.2 磁强计校准第37-44页
        3.2.1 磁场干扰分析第37页
        3.2.2 六参数椭球拟合法第37-38页
        3.2.3 改进后的十二参数椭球拟合法第38-40页
        3.2.4 校准实验第40-44页
    3.3 本章小结第44-45页
第4章 姿态测量系统的设计第45-81页
    4.1 姿态测量系统第45-48页
    4.2 姿态角初始对准第48-56页
        4.2.1 静基座粗对准第49-50页
        4.2.2 捷联系统误差方程第50-51页
        4.2.3 精对准第51-54页
        4.2.4 仿真与实验第54-56页
    4.3 巴特沃斯低通滤波第56-69页
        4.3.1 加速度计信号的频域分析第56-61页
        4.3.2 低通滤波器的设计第61-65页
        4.3.3 数字滤波器相位延时的改善第65-69页
    4.4 车辆运动分析第69-77页
        4.4.1 重力分量估算第69-73页
        4.4.2 车辆状态识别第73-77页
    4.5 自适应卡尔曼滤波第77-80页
        4.5.1 状态方程与测量方程第77-78页
        4.5.2 噪声矩阵Q和R第78-80页
    4.6 本章小结第80-81页
第5章 姿态测量系统测试实验与仿真第81-95页
    5.1 姿态测量系统测试仿真实验与性能分析第81-87页
        5.1.1 仿真设定第81-83页
        5.1.2 仿真结果第83-87页
    5.2 姿态测量系统测试实验与性能分析第87-93页
        5.2.1 实验概述第87-88页
        5.2.2 实验结果第88-93页
    5.3 本章小结第93-95页
第6章 总结与展望第95-97页
参考文献第97-101页
致谢第101-102页
学位论文评阅及答辩情况表第102页

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