《基于Kalman过滤器的实时拖拉机位置确定系统(英文)》PDF+DOC
作者:郭林松,何勇,张勤,韩树丰
单位:中国农业工程学会
出版:《农业工程学报》2002年第05期
页数:6页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFNYGU2002050170
DOC编号:DOCNYGU2002050179
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于信息融合的某型无人机高度测量系统》PDF+DOC2016年第10期 路引,郭昱津,王道波,吴为为
《多传感器信息融合技术在无人机飞行状态估计中的应用研究》PDF+DOC2017年第19期 郭金虎,谭功全,李艾棠
《随机奇异系统多传感器信息融合Kalman多步预报器》PDF+DOC2006年第06期 马静,孙书利
《多传感器最优信息融合Kalman多步预报器及其应用》PDF+DOC2004年第02期 孙书利,史雪岩,崔平远
《带有色观测噪声系统多传感器标量加权最优信息融合稳态Kalman滤波器》PDF+DOC2004年第04期 孙书利,邓自立
《多传感器标量加权最优信息融合稳态Kalman滤波器》PDF+DOC2004年第02期 孙书利,崔平远
《基于Kalman滤波农用车辆导航定位方法》PDF+DOC2009年第S1期 籍颖,刘兆祥,刘刚,张漫,周建军
《基于微小型传感器的惯性/卫星/天文组合导航方法》PDF+DOC2008年第01期 崔乃刚,韩鹏鑫,穆荣军
《多传感器分布式融合Kalman预报器》PDF+DOC2006年第09期 邓自立,毛琳
《基于多传感器组合定位系统的列车追踪优化分析》PDF+DOC2014年第04期 沈兴涛
该文提出了一个实时拖拉机位置确定系统 ,该系统由一个六轴惯性测量单元 (IMU )和一个 Garm in全球定位系统(GPS)组成。在系统中 ,设计了一个 Kalm an过滤器来综合两个传感器的信号 ,以滤去 GPS信号中的噪音 ,融合冗余信息 ,最后得到一个有较高更新速度的输出信号。此外该系统还能够补偿 IMU的偏移误差。通过使用该系统 ,低价的 GPS可以替代高价的 GPS,并且保持良好的精确性。试验和融合结果表明该系统确定的拖拉机位置误差比单一使用 GPS的系统的误差要大大减小 :当拖拉机速度约为 1.3 4m /s时 ,该系统东向轴的平均偏差为 0 .48m ,而 GPS的平均偏差为 1.2 8m ;北向轴的偏差从 1.48m降为 0 .3 2 m。系统的更新频率则从原有 GPS的 1Hz增加到 9Hz
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。