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低功耗BDS-SPP/INS融合定位系统的设计与试验
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作者 张天 张智刚 +5 位作者 罗锡文 彭铭达 张国城 黄海翔 苑炳轩 张闻宇 《华南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期437-445,共9页
【目的】融合定位设备大多依赖于BDS-RTK,而BDS-RTK功耗大,在网络信号不佳的区域无法获取差分链路,只能使用标准单点定位(Standard point positioning,SPP),而SPP定位系统存在定位误差大、抗干扰能力弱的问题。本研究致力于解决这些问... 【目的】融合定位设备大多依赖于BDS-RTK,而BDS-RTK功耗大,在网络信号不佳的区域无法获取差分链路,只能使用标准单点定位(Standard point positioning,SPP),而SPP定位系统存在定位误差大、抗干扰能力弱的问题。本研究致力于解决这些问题。【方法】提出一种惯性导航系统(Inertial navigation system,INS)和BDSSPP传感器信息融合卡尔曼滤波方法,基于该方法开发了低功耗融合定位系统。采用BDS-RTK作为基准,测试了BDS-SPP的低功耗模块静态和动态的误差、航姿参考系统(Attitude and heading reference system,AHRS)零偏和噪声,同时进行滤波器融合定位试验,检测在单天线BDS受到干扰时AHRS的断点续航情况。【结果】BDS定位的静态误差为0.4726 m,BDS-SPP/INS融合定位系统动态平均标准差小于1.9137 m,相较于融合前减少0.1652 m。断点续航试验结果表明,融合定位系统偏移距离平均标准差为3.6365 m,相较于融合前减少了2.5900 m。BDS-SPP/INS融合定位系统比BDS-RTK定位系统功率降低了33.3 W;融合后的输出频率较单独采用BDS-SPP情况提高了3倍。【结论】本文的融合定位装置提高了BDS-SPP的抗干扰能力,减少了定位误差,可以在缺少RTK链路的情况下为农业机器人提供定位,可以为农业机器人导航研究提供了技术基础。 展开更多
关键词 农业机器人 低功耗 BDS 信息融合 KALMAN滤波 INS
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