典型文献
GPS/BDS和IMU融合技术在无人配送车定位解算中应用研究
文献摘要：
为了提高无人配送车定位精度,将GPS/BDS和惯性测量单元(IMU)多传感器融合技术用于无人配送车定位系统.为了解决GPS/BDS和IMU定位解算时产生的信号缺失和累计误差而导致的定位精度不高,抗干扰差等问题.本文采用CKF算法将GPS/BDS和(捷联惯导)SINS解算出的定位结果进行滤波处理,从而提高定位精度.当GPS/BDS定位接收模块信号缺失时,将IMU提供的数据结合SINS算法解算出无人配送车的当前位置;在IMU定位过程出现的累计误差问题处理上,利用CKF处理过GPS/BDS接收机数据进行矫正.为了验证融合GPS/BDS和IMU的定位解算方法的优越性,实验中使用单个BDS定位系统进行定位结果比较.实验结果表明,使用本文所述方法速度误差减少了27.89％,位置误差减少了38.81％,能有效提高无人配送车在配送物品的过程中定位的精确度和稳定性.
文献关键词：
GPS/BDS双定位系统;定位解算;SINS;容积卡尔曼滤波
中图分类号：
作者姓名：
张青春;周玲;吴峥
作者机构：
淮阴工学院 淮安223003
文献出处：
引用格式：
[1]张青春;周玲;吴峥-.GPS/BDS和IMU融合技术在无人配送车定位解算中应用研究)[J].电子测量技术,2022(21):36-41
A类：
B类：
GPS,BDS,IMU,融合技术,无人配送车,定位解算,定位精度,惯性测量单元,多传感器融合,定位系统,信号缺失,CKF,捷联惯导,SINS,定位结果,滤波处理,数据结,问题处理,接收机,解算方法,结果比较,速度误差,位置误差,双定位,容积卡尔曼滤波
AB值：
0.253818
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