基于模糊逻辑的导航定位数据校正算法
基于模糊逻辑的机器人导航系统研究
Ｅ－ ｉ： ｉ ｇ ｅ２ ＠ｓｎ ．ｏ ｍａｌ ｎｎ ｗ ｉ ０ ｉ ｎ Ｆｕ ｚ ｏ ｉ－ ａ ｅ ａ ｉ ａ ｏ ｙ ｔ ｍ ｅ ｅ ｒ ｈ ｆ ｒ ｒ ｂ ｔ ｍ ｐ ｔ ｒ Ｅ ｉ ｅ ｒｎ ｎ ｐ ｃ — Ｗ ｉＷ Ｙａ — ａ ． ｚ ｙ ｌ ｇ ｃ ｂ ｓ ｄ ｎ ｖ ｇ ｔ ｎ ｓ ｓｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｏ ｏ ｏ ． ｉ Ｃｏ ｕ ｅ ｎｇｎ ｅ ｉ ｇ ａ ｄ Ａｐ ｆ ａ ｉ
湖南大学 电气 与信息工程学院， 长沙 ４ ０ ８ １０ ２
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实 了该 方 法的 良好 性 能 。
关键词 ： 移动机器人 ； 模糊逻辑； 栅格 图 Ｄ ：０３７ ６ｉ ｎ１０ — ３ １ ００１． ５ 文 章编 号 ：０ ２ ８ ３ （０ ０ １— ２ ２ ０ 文献 标 识 码 ： 中图 分 类 号 ：Ｐ ４ ＯＩ１ ． ８ ．ｓ． ２ ８３ ． １． ０ ７ ｓ ０ ２ ０７ １０ — ３ １２ １ ）０ ０４ — ３ Ａ Ｔ ２
２ ２ ２ １ ．６ １ ） ４ ０ ０４ （０
Ｃ ｍ ｕｅ ｎｉ ｅ ｎ ｎ ｐ ｌａｉ ｓ ｏ ｐ ｔｒＥ ｇｎ ｒ ｇ ａｄＡ ｐｉ ｔ ｎ 计算机工程 与应用 ｅｉ ｃ ｏ
基于模糊逻辑 的机器人导航系统研究
宁 伟， 王耀 南
ＮＩ ｅ ， ＮＧ Ｗ ｉ ＷＡＮ Ｙａ — ａ Ｇ ｏ ｎ ｎ
ｍｅ ｔｔｉ ｐ ｐ ｒ ｐｏ ｏ ｅ ｅ ａ ｉｒ ｂ ｓｄ ａ ｉａｉｎ ｍｅｈ ｄ ａｌｄ “ ａｅ ａｉａｉｎ ｍｅｈ ｄ ｗｈｃ ｉ ａｅ ｏ ｎ ，ｈｓ ａ ｅ ｒｐ ｓｓ ａ ｂ ｈ ｖｏ － ａｅ ｎ ｖｇ ｔ ｔｏ ｃ ｌ ｏ ｅ ｓｆ ｎ ｖｇ ｔ ｔｏ ” ｏ ｉｈ ｓ ｓｄ ｎ ａ ｂ
基于模糊逻辑的GPS／DR地图匹配算法
关 键 词 ： 图 匹 配 ； 糊逻 辑 ； Ｐ ／ 地 模 Ｇ ＳＤＲ
Ｋｅ ｒ ｓ ｍａ － ｃ ｈ ｎ ｆ ｚ ｙ ｌｇ ｃ ＧＰ ／ ｙｗｏ ｄ ： ｐ ｍａ ｔ ｉ ｇ； ｕ ｚ ｏ ｉ Ｓ＇ ＤＲ
中 图分 类号 ： Ｐ ９ ． １ Ｔ ３ １４
文献标识码 ： Ａ
条模糊逻辑评判规则是 ：１候选 路段的取 向与车辆当前 的 （）
ｍａｃ ｅ ｏ ｄ，ｎ ｅｅ ｔ ｈ ａ ｄｄ ｔ ｏ ｄ ｔｔ ｅＪ Ｉ ［ ｎ ｆ ｅＥ ＳＩ Ｓ（ ｘ ｅ ｉ ｅ ｌｌＳｍｕａｉｎ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅｍａ ｔｈ ｄｒ ａ ａ ｄｓ ｌｃｓｔ ｅｃ ｎ ｉａｅｒ ａ ｓａ ｈ Ｈ＇ ｉ 。 ｈ Ｃ 【｛ ） ｅ ｐ ｘｒ ｎａ Ｉ ｌｔ ｓｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｐ Ｉ ｏ Ｃ ｌ ｆ ｎ ｏ
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模糊逻辑控制在机器人导航中的应用
模糊逻辑控制在机器人导航中的应用随着人工智能和机器人技术的快速发展，越来越多的机器人开始进入我们的生活，执行各种任务。
为了在新环境中进行任务，机器人需要完成无人监管导航。
然而，复杂的环境和不确定的因素（如障碍物、噪声、不确定的语言等）使得机器人的导航和路径规划变得更加复杂和困难。
因此，开发新的控制技术对于促进机器人导航的发展至关重要。
在这里，模糊逻辑控制成为解决机器人导航的基础。
模糊逻辑控制技术（FLC）是一种基于模糊集和模糊规则的控制方法。
与传统的控制方法不同，FLC可以考虑更多的因素和环境，选择适当的行动来实现其目标。
FLC在机器人导航中的主要目的是使用传感器捕获的数据为机器人提供行动指令，有效地避免环境影响和不确定性。
传统的控制方法通常是基于二值逻辑的，只通过0或1的方式判断。
对于一些复杂的问题，这种方法的表现会很糟糕。
在这种情况下，模糊逻辑控制可以通过自动计算控制目标，同时考虑多个条件，从而使机器人适应更广泛的环境。
在FLC中，精细程度比传统控制方法更高，管理决策更精准，执行过程也更高效。
通常，FLC将模糊规则库储存为多个模糊规则和约束，以对输入数据进行分析和处理，然后生成输出结果。
在机器人导航中，模糊逻辑控制的应用非常重要。
通过控制机器人的速度、方向和转向，它可以帮助人工智能和机器人系统在不同环境中调节角度和避免碰撞。
例如，当机器人行进到新环境中时，它必须首先检测到周围的任何障碍物和障碍物的距离，然后使用FLC来计算应该采取的行动。
通过分析障碍物的类型、机器人的速度、距离和角度等因素，在一定程度上基于其重要程度进行调整，确保机器人闪避正确的方向，让机器人更加稳定地导航。
在FLC中，模糊规则库可以自动学习，并使用其过去的经验为未来的任务做出决策。
此外，还有一些其他的因素应该考虑。
例如，在不同的环境中机器人需要从多个传感器捕获数据，这些数据需要进行合并和处理，以获得更好的结果。
FLC可以处理多个传感器产生的输入，解决复杂且相互依存的决策问题。
基于模糊控制的自动驾驶汽车导航算法研究
基于模糊控制的自动驾驶汽车导航算法研究第一章概述随着科学技术的飞速发展，自动驾驶汽车正成为未来交通的重要发展方向。
汽车导航算法作为自动驾驶汽车的核心技术之一，越来越受到人们的关注和重视。
本文主要介绍基于模糊控制的自动驾驶汽车导航算法研究。
第二章模糊控制及其在自动驾驶汽车导航中的应用模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，可以处理一些非线性或具有不确定性的系统。
在自动驾驶汽车导航中，模糊控制可以用来处理车辆本身、环境和路况等因素对导航的影响。
以自动泊车为例，模糊控制可以根据车辆传感器所获得的车位信息、车速信息以及其他环境信息来确定泊车路径，进而控制车辆行驶。
第三章基于模糊控制的自动驾驶汽车导航算法基于模糊控制的自动驾驶汽车导航算法主要包括以下几个方面：1. 提取道路信息首先，通过车载相机等设备获取道路信息，如道路中心线、车道标线等。
2. 处理道路信息对获取的道路信息进行处理，如提取车道线，计算车道宽度、车道曲率等信息。
3. 生成所需导航信息利用处理后的道路信息，生成所需导航信息，如车辆应行驶的路径、车辆行驶速度等。
4. 控制车辆行驶根据生成的导航信息，使用模糊控制算法调整车辆的转向角度、速度等参数，保证车辆的行驶安全和效率。
第四章基于模糊控制的自动驾驶汽车导航算法实例以下是一种基于模糊控制的自动驾驶汽车导航算法实例：1. 提取道路信息通过车载相机获取道路信息，如车道线、隧道入口等。
2. 处理道路信息对获取的道路信息进行处理，如识别车道数、计算车道宽度、曲率半径等。
3. 生成所需导航信息根据处理后的道路信息，生成车辆应行驶的路径、速度等导航信息。
4. 控制车辆行驶根据生成的导航信息，利用模糊控制算法计算转向角度、速度等参数，保证车辆安全行驶。
如车辆行驶到隧道入口时，通过模糊控制算法调整车辆速度，保证行驶安全。
第五章总结基于模糊控制的自动驾驶汽车导航算法可以通过模糊逻辑处理复杂、非线性、不确定的系统，对自动驾驶汽车导航算法进行优化和提升。
基于模糊算法的AGV纠偏控制
基于模糊算法的AGV纠偏控制AGV（自动引导车）技术在现代物流系统中扮演着重要角色，但由于环境的复杂性和设备的不稳定性，AGV在实际工作中容易出现纠偏问题，因此需要一种可靠的控制方法来减少纠偏误差。
本文将介绍一种基于模糊算法的AGV纠偏控制方法，以提高AGV的定位准确性和导航性能。
1. 引言AGV是一种能够自主移动和导航的机器人，被广泛应用于物流仓储、制造业等领域。
然而，在实际工作中，由于地面路面不平、传感器误差、车辆积尘等原因，AGV很容易出现纠偏问题，导致其无法准确地按照预定路径运行，甚至偏离轨道。
因此，如何实现高精度的AGV纠偏控制成为一个关键问题。
2. AGV纠偏方法综述目前，实现AGV纠偏控制的方法有很多种，如PID控制、状态反馈控制和模糊控制等。
其中，模糊控制因其适应性强、鲁棒性好等特点，在AGV纠偏控制中得到了广泛应用。
3. 模糊算法原理模糊算法是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，它将模糊集合论引入控制领域，以解决问题的模糊性和不确定性。
模糊控制器由模糊规则库、模糊推理机和模糊解模块组成，其中模糊规则库存储了专家知识，模糊推理机通过模糊规则库进行推理，得到模糊输出，最后经过解模糊得到确定性控制信号。
4. 基于模糊算法的AGV纠偏控制流程基于模糊算法的AGV纠偏控制流程主要包括传感器数据获取、纠偏误差计算、模糊推理、控制信号生成和执行等几个步骤。
首先，通过传感器获取AGV当前位置和姿态信息；然后，根据设定的目标路径计算纠偏误差；接着，通过模糊推理将纠偏误差映射为控制规则；最后，根据控制规则生成控制信号，并执行控制动作使AGV按照预定路径运行。
5. 模糊规则库设计模糊规则库是模糊控制器的核心，其合理的设计直接影响到控制结果的准确性和稳定性。
在设计模糊规则库时，需要考虑AGV纠偏控制所需的输入变量、输出变量和相应的术语集，通过专家经验和实验数据构建合适的模糊规则。
6. 实验与结果分析为了验证基于模糊算法的AGV纠偏控制方法的有效性，我们进行了一系列实验。
模糊算法在智能车辆导航中的应用与路径规划效果
模糊算法在智能车辆导航中的应用与路径规划效果智能车辆导航是当今研究的热点之一，如何实现高效准确的路径规划一直是该领域的核心问题之一。
而模糊算法作为一种常用的人工智能方法，被广泛应用于智能车辆导航系统中，以提高导航的精确度和智能化水平。
本文将探讨模糊算法在智能车辆导航中的应用，并讨论其路径规划效果。
一、模糊算法在智能车辆导航中的应用1.1 模糊集理论在位置感知中的应用在智能车辆导航系统中，准确地感知车辆当前的位置是路径规划的前提和基础。
而传统的定位方法在复杂环境下容易受到干扰，导致定位误差较大。
而利用模糊集理论，可以将车辆当前位置表示为多个可能位置的集合，通过模糊集合的运算来获取更精确的位置估计结果。
1.2 模糊逻辑在路况预测中的应用智能车辆导航系统需要准确地获取当前道路的交通状况，以便做出合理的路径规划。
模糊逻辑可以通过对历史车辆轨迹、实时流量等数据的分析，预测未来路况的变化趋势。
这样可以在路径规划过程中避开拥堵路段，提高行驶效率。
1.3 模糊控制在路径选择中的应用路径选择是智能车辆导航过程中的核心问题。
模糊控制方法可以根据用户设定的不同偏好和实时交通信息，给出最佳的路径选择。
通过将路径选择问题建模为模糊控制系统，考虑各个因素的权重和相互关系，可以得到更加合理的路径规划结果。
二、模糊算法在智能车辆导航中的路径规划效果2.1 路径规划准确度的提高传统的路径规划方法通常只考虑道路的长度或时间等单一因素，而模糊算法可以综合考虑多个因素，如行驶距离、交通状况、用户偏好等，以获得更加准确和合理的路径规划结果。
实验结果表明，基于模糊算法的智能车辆导航系统在路径规划准确度上具有明显的优势。
2.2 路径规划效率的提高模糊算法可以通过对历史路况数据的学习和预测，选择避开拥堵路段或高峰时段，以提高路径规划的效率。
与传统方法相比，模糊算法不仅考虑当前的路况，还能预测未来的变化趋势，从而避免了频繁的路径重新规划，减少了路径规划时间。
定位模糊度求解技巧
定位模糊度求解技巧在地球上定位是现代导航系统的核心，准确的定位信息对于人类在航海、航空、车辆导航、探险等领域具有重要意义。
然而，由于各种因素的影响，定位系统常常面临着定位模糊度的问题。
定位模糊度是指当使用某个导航系统进行定位时，由于测量误差等原因造成的位置模糊的情况。
解决定位模糊度的问题是导航系统工程师和研究者们关注的重要问题。
定位模糊度主要存在于全球卫星导航系统（GNSS）中，如美国的GPS系统、俄罗斯的GLONASS系统、欧洲的Galileo系统等。
在GNSS中，定位模糊度是指接收机接收到的卫星信号中存在一个整数未知数，需要通过一定的技巧或方法进行求解。
定位模糊度的存在会导致定位结果的不确定性，因此解决定位模糊度的问题是提高GNSS定位精度的重要手段。
要解决定位模糊度问题，需要从以下几个方面进行技巧的应用：1. 单差模糊度求解技巧：单差模糊度求解是一种基于差分技术的模糊度求解方法。
差分技术是通过将两个或多个接收机的观测量进行差分操作，消除测量误差和系统误差，提高测量精度。
在单差模糊度求解中，通过差分处理可以消除大部分的常规误差，从而提高模糊度求解的精度。
单差模糊度求解技巧已经成为GNSS定位中广泛应用的方法。
2. 双差模糊度求解技巧：双差模糊度求解是在单差模糊度求解的基础上，进一步进行差分处理的方法。
通过差分观测量之间的差异，可以更进一步消除大部分的误差，提高模糊度求解的精度。
双差模糊度求解技巧在航空、航海、车辆导航等领域具有重要的应用价值。
3. 无模糊度组合技巧：无模糊度组合技巧是指利用多个定位系统的观测量进行组合，进而消除模糊度的方法。
由于不同的定位系统具有不同的误差特性，将不同系统的观测量进行组合可以消除部分的误差，从而提高模糊度求解的精度。
无模糊度组合技巧在多系统定位、多卫星定位等领域具有重要的应用价值。
4. 模糊度整数解多路径限制技巧：在GNSS定位中，模糊度整数解的多路径效应是一个重要的误差源。
模糊算法在智能车联网中的应用与车辆定位精度评估
模糊算法在智能车联网中的应用与车辆定位精度评估智能车联网是一个利用互联网等现代信息技术对汽车进行全方位、多层次、高效率的信息化管理和服务，以提高行车安全、行车舒适、行车友好的智能化系统。
而其中车辆定位是智能车联网中的一个重要环节，是实现准确导航、实时监控以及高效管理的关键。
模糊算法正是在智能车联网中发挥了巨大的作用，为车辆定位的精度评估和提升提供了一种有效的手段。
一、智能车联网中车辆定位技术的基本原理智能车联网中车辆定位主要分为GPS定位和非GPS定位两种方式。
其中，GPS定位是通过卫星向车辆发送定位信号，然后接收车辆返回的信号来确定车辆的位置。
而非GPS定位则需要通过其他方式来获取车辆的位置信息，如利用地面基站、RFID（Radio Frequency Identification Radio频率识别）标签等。
无论是GPS定位还是非GPS定位，在定位过程中均会受到复杂的环境干扰。
例如，在高层建筑密布、山地峡谷等地形复杂的地区，GPS 定位会受到多径传播、信噪比等问题的干扰，导致定位误差较大；在室内场景，GPS定位则存在无信号覆盖的情况。
因此需要结合其他技术对车辆的位置进行精确确定。
二、模糊算法在车辆定位中的应用模糊算法是一种特殊的数学定量分析方法，它能够将模糊的概念转化为数学表达形式，从而进行计算和分析。
在车辆定位中，由于环境等各种因素的影响，车辆真实位置往往会存在模糊不清的情况。
模糊算法可以对车辆位置信息进行模糊处理，从而提高车辆定位的精度和准确性。
以模糊C均值算法（FCM）为例，FCM将一个模糊集合映射到另一个模糊集合中，通过对模糊集合进行聚类分析，得到车辆的大致位置。
在得到初始估计位置之后，再采用其他算法对该位置进行修正，最终达到对车辆位置的精确确定。
三、车辆定位精度评估方法车辆定位的精度评估是对车辆定位技术的一种定量评价，可以有效地衡量车辆定位的准确性和稳定性。
常用的车辆定位精度评估方法有两种：绝对误差法和相对误差法。
利用Kalman滤波修正卫星导航差分RTK定位坐标
利用Kalman滤波修正卫星导航差分RTK定位坐标随着卫星导航技术不断发展，差分RTK定位越来越成为了现代高精度测量的重要手段。
但由于信号传输的误差等因素的影响，差分RTK定位的精度仍然有待进一步提高。
Kalman滤波作为一种广泛应用的信号处理算法，被应用于卫星导航差分RTK定位结果的修正，已经取得了很好的效果。
Kalman滤波原理是基于盲目滤波的思想而得到的，是一种将连续时间的观测值利用某些模型来预测下一步状态的算法。
其实质就是将之前的估计结果和当前的观测结果结合起来，得到一个更准确的估计。
在卫星导航差分RTK定位中，Kalman滤波的作用就是对测量数据进行平滑处理，使得差分RTK定位的精度得到更显著的提升。
常见的Kalman滤波模型包括线性模型和非线性模型两类。
差分RTK定位中，由于卫星信号的传播路径被大量障碍物所截断，导致测量值存在着显著的不稳定性。
因此，需要采用非线性Kalman滤波模型进行修正。
该模型能够通过多次迭代，将多余的误差进行过滤，从而得到更为准确的测量结果。
以位姿状态估计为例，Kalman滤波可用于对卫星导航差分RTK定位坐标进行修正。
在该应用场景下，可以将卫星导航定位结果与惯性测量单元（IMU）测量的姿态数据进行结合，得到更高精度的坐标。
例如，差分导航定位结果和IMU姿态轨迹数据可以分别用来更新误差相关的方差，并计算出最终位置状态的估计值。
这种结合的方法解决了卫星导航系统定位精度受到环境影响而不稳定的问题，提高了差分RTK定位的准确性。
总之，利用Kalman滤波对卫星导航差分RTK定位坐标进行修正，在定位过程中能够起到重要的作用。
通过多次迭代，能够去除多余的误差，提高卫星导航系统的精度和稳定性，在大量实际应用中，已经取得了良好成果。
基于模糊逻辑的无人机定位系统设计
计算 机 测 量 与 控 制 ．２０１６．２４（９） 犆狅犿狆狌狋犲狉 犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋 牔 犆狅狀狋狉狅犾
设计与应用
文章编号：１６７１ ４５９８（２０１６）０９ ０２３４ ０３ ＤＯＩ：１０．１６５２６／ｊ．ｃｎｋｉ．１１－４７６２／ｔｐ．２０１６．０９．０６５ 中图分类号：ＴＰ２７３ 文献标识码：Ａ
本论文的主要工作是提高无人机的定位精度，以高性能、 低功 耗 的 ＳＴＭ３２ 系 列 芯 片 作 为 嵌 入 式 处 理 器， 结 合 各 种 ＭＥＭＳ微传感 器，ＧＰＳ 模 块， 构 成 组 合 导 航 系 统； 同 时 针 对 惯导系统较差 的 长 期 误 差 特 性 和 ＧＰＳ 较 差 的 短 期 误 差 特 性， 研究了基于 “当前统计” 与 “模糊逻辑” 的加速度方差自 适 应 卡尔曼滤波算法，来提高获取数据的精度，满足无人机定位精 度的需求。
犓犲狔狑狅狉犱狊：ｆｕｚｚｙｌｏｇｉｃ；ＵＡＶ；ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍ
０ 引 言
模糊逻辑是指对于模型未知或不能确定的系统，以及强非 线性、大滞后 的 控 制 对 象，应 用 模 糊 集 合 和 模 糊 规 则 进 行 推 理，模仿人脑对不确定性概念判断、推理的思维方式，通过模 糊综合判断、推理，解决常规方法难于对付的规则型模糊信息 问题。模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性知识与经验，它借 助于隶属度函数概念，区分模糊集合，处理模糊关系，模拟人 脑实施规则型推理，解决因 “排中律” 的逻辑缺陷产生的 种 种 不确定问题。
关键字：模糊逻辑；无人机；定位系统
犇犲狊犻狅狀犉狌狕狕狔犔狅犵犻犮
ＷａｎｇＪｕｎｑｉａｎｇ１，Ｊｉａｎｇ Ｗｅｉｄｏｎｇ２，ＹｕａｎＺｈｉｒｏｎｇ１，ＷｕＹｉｋｕｎ２
高德轨迹纠偏逻辑
高德轨迹纠偏逻辑随着科技的发展和定位系统的不断完善，人们的出行方式越来越依赖于导航软件。
其中，高德地图作为国内领先的导航提供商，其轨迹纠偏逻辑的设计与实现显得尤为重要。
本文将对高德轨迹纠偏逻辑进行详细解析，以帮助读者更好地了解这一技术原理。
一、概述轨迹纠偏，也称为轨迹矫正或路径调整，是指根据一定的算法和规则，对原始轨迹数据进行处理，使其更加符合实际情况的过程。
在实际应用中，由于受到定位误差、道路信息更新等因素的影响，用户实际行驶的轨迹可能会与规划路径存在一定的偏差。
为了提高导航的准确性和用户体验，需要对这些偏差进行纠正。
二、高德轨迹纠偏逻辑1.数据预处理在纠偏之前，需要对原始轨迹数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换、坐标系转换等。
数据清洗主要是去除无效、异常数据，保证数据的准确性和可靠性；格式转换是将原始轨迹数据转换成统一的格式，便于后续处理；坐标系转换则是将轨迹数据从一种坐标系转换到另一种坐标系，以便与地图数据对齐。
2.路径规划在进行轨迹纠偏时，需要先进行路径规划。
高德地图采用先进的路径规划算法，根据起点和终点之间的道路网络信息，为用户规划出最优路径。
路径规划算法需要考虑多种因素，如道路长度、道路等级、交通状况等。
在规划过程中，高德地图会根据实时交通信息和历史数据预测路况，为用户提供更加准确的路径规划结果。
3.轨迹匹配在完成路径规划后，高德地图会将原始轨迹数据与规划路径进行匹配。
这一过程主要采用动态规划算法，将原始轨迹点按照距离和方向等相似度指标分配到规划路径上。
在匹配过程中，高德地图会考虑道路曲率、交叉路口等因素，以确保匹配的准确性和可靠性。
4.纠偏处理根据匹配结果，高德地图会对原始轨迹数据进行纠偏处理。
对于偏离规划路径的轨迹点，高德地图会根据道路网络信息和实时交通状况对其进行调整，使其更加符合实际情况。
纠偏处理算法会考虑多种因素，如道路宽度、交叉路口转向限制等，以保证纠偏后的轨迹更加准确和可靠。
基于递归模糊小波神经网络的INS-GNSS组合导航算法
= 方6,,6 + 1 二 %,”,6 一
(E (6,”
式中:&d和&t分别表示小波伸缩和平移的学习率(
(2)基于式(1),第6层连接权重的更新方程
)($)给出。 )($) = (1 - ||$『)exp( - ||$||2/2)
出的RFWNN辅助INS-GNSS的性能进行评估，进行实船试验，结果表明利用RFWNN能够有效地
对GNSS中断时的速度和位置信息进行高精度修正。
关键词：惯性导航系统（INS）；全球卫星导航系统"GNSS）；递归模糊小波神经网络（RFWNN）
中图分类号：U666. 11
文献标志码：A
INS-GNSS integrated navigation algorithm based on recurreni fuzzy wavelet neeral network
一种自适应调整的神经模糊推理结构，以帮助PXP 模块进行解算。何康辉等⑻介绍了用于INS-GNSS
的动态神经网络，基于当前和过去的一些INS速度
和位置样本,使用输入延迟神经网络评估INS的速 度和位置误差。CAI等⑼通过反向传播神经网络和
递归神经网络组合INS与GNSS，采用了包括反向传
播、遗传和粒子群优化在内的常用权重优化算法。
相反,INS是一种自主系统，通过对陀螺仪和加速度 计测得的真实角速率和比力进行连续积分，可以获 得位置、速度和方位角信息，但是INS的陀螺仪漂移 误差和加速度计偏差会随时间的推移而变大 ：2*。
将INS与GNSS组合(以下将该组合导航系统称为 INS-GNSS)，可以弥补INS和GNSS各自的缺点,提 高导航系统的精度。在INS-GNSS中，卡尔曼滤波 (Kalman filter, KF )因其实用性而得到广泛的应 用⑶。当GNSS中断导致定位精度严重下降时, INS-GNSS切换到纯INS模式继续导航。然而，纯 INS受导航数据误差累积的影响，定位精度会随时 间逐步降低，因此INS-GNSS在GNSS中断期间的性 能会下降。
机器人导航算法的使用方法
机器人导航算法的使用方法机器人导航算法是指通过一系列计算和决策的方式，使机器人能够在给定的环境中自主地进行导航和移动。
这项技术在工业自动化、无人驾驶汽车和人工智能领域得到广泛应用。
本文将介绍几种常见的机器人导航算法及其使用方法，帮助读者了解如何充分利用这些算法来实现机器人的导航功能。
1. 动态路径规划算法动态路径规划算法是一种基于当前环境状态实时计算机器人导航路径的算法。
其中，最常用的算法之一是A*算法。
其工作原理是通过启发式函数评估每个可能的路径，并选择评估值最低的路径作为机器人的导航路径。
具体使用该算法进行机器人导航的步骤如下：1. 将环境划分成一个个网格，每个网格表示一个小区域；2. 根据真实环境的特点，指定起点和终点；3. 通过计算各个格点之间的代价函数，建立路径规划图；4. 使用A*算法搜索最佳路径；5. 控制机器人根据最佳路径进行导航。
2. 模糊逻辑导航算法模糊逻辑导航算法是一种可以处理模糊、不确定性信息的导航算法。
它通过将模糊逻辑和模糊集合理论引入导航决策中，克服了传统导航算法对于环境信息需求较高的问题。
具体使用该算法进行机器人导航的步骤如下：1. 定义模糊集合，并确定输入和输出的模糊变量；2. 设计一组模糊规则，将输入变量映射到输出变量；3. 将环境信息转化为模糊集合并输入到模糊逻辑系统中；4. 通过模糊推理得到机器人导航的决策；5. 控制机器人根据决策进行导航。
3. 学习型导航算法学习型导航算法是一种基于机器学习的导航算法，它能够通过不断的学习和调整来提高机器人的导航能力。
其中，最常用的学习型导航算法是强化学习算法，如Q-learning算法。
具体使用该算法进行机器人导航的步骤如下：1. 定义机器人导航的状态空间和动作空间；2. 初始化Q-table，用于存储状态和动作的价值；3. 通过与环境的交互，不断更新Q-table中的价值；4. 使用Q-table中的价值来选择机器人的导航动作；5. 控制机器人根据选择的动作进行导航。
导航工程技术中的导航误差分析与校正方法
导航工程技术中的导航误差分析与校正方法导航工程技术在现代社会中起着至关重要的作用。
无论是航空、航海、车辆导航系统还是无人驾驶技术，精确的导航是确保安全、提高效率的关键。
然而，在导航过程中，由于多种因素的影响，导航系统产生的导航误差是难以避免的。
因此，我们需要深入了解导航误差的原因，并研究相应的校正方法，以提高导航的精度和可靠性。
一、导航误差的成因1. 系统误差：各导航系统硬件和算法的设计缺陷，如信号传输延迟、天线位置偏移等，都会导致系统的固有误差。
2. 环境因素：导航系统的工作环境，如大气中的湿度、温度变化，以及地球自转引起的离心力等都会对导航精度产生影响。
3. 信号干扰：导航系统常常受到各种信号干扰，如多径效应、电磁干扰等，这些信号干扰会引起测量结果的变化，从而导致导航误差的产生。
4. 外部干扰：导航系统在使用过程中可能受到建筑物、山地、树木和其他障碍物的挡住，使得导航信号的接收受到阻碍，从而导致导航误差的产生。
二、导航误差分析方法1. 误差模型建立：通过对导航系统相关参数的研究，建立详细的误差模型，以揭示误差的产生机理。
例如，在惯性导航系统中，可以建立加速度计、陀螺仪等各种传感器的误差模型，并考虑其在时间和空间上的变化。
2. 误差特性分析：对导航误差进行频域和时域的分析，通过功率谱密度、相关函数等方法，揭示误差的频率、幅度和相位特性。
这些特性对于设计校正方法具有指导意义。
3. 静态误差分析：在已知测量数据的情况下，通过对轨迹数据的分析，计算出静态误差的大小，并与系统性能要求进行对比，以评估导航系统的性能。
4. 动态误差分析：在导航过程中，通过连续测量和位置更新，分析导航系统的动态误差。
可以通过绘制误差随时间的变化曲线，了解误差的变化规律，并找出误差产生的原因。
三、导航误差校正方法1. 基于传感器融合的误差校正：通过多传感器的融合，如惯性导航系统和全球定位系统（GPS）的组合，可以实现误差的互补。
基于模糊逻辑的导航定位数据校正算法
基于模糊逻辑的导航定位数据校正算法
曹洁;张慧宁
【期刊名称】《交通信息与安全》
【年(卷),期】2007(025)006
【摘要】为了提高GPS/DR组合定位系统的定位精度,通常采用地图匹配算法来修正定位误差.文中采用了一种基于模糊逻辑的导航定位数据校正算法,对经联合卡尔曼滤波输出的GPS/DR的定位数据进行校正.通过Matlab仿真实验,结果表明,该算法能有效地减小误差,提高组合定位系统的定位精度,改善其对航线跟踪的质量.【总页数】4页(P37-40)
【作者】曹洁;张慧宁
【作者单位】兰州理工大学,兰州,730050;兰州理工大学,兰州,730050
【正文语种】中文
【中图分类】U491
【相关文献】
1.基于RadarSat2数据的法拉第旋转校正算法实验 [J], 陶利;曲圣杰;陈曦;
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3.基于油田开发数据库的定向井静态数据校正算法实现 [J], 刘馨;王晔;刘燕
4.基于GPS浮动车数据的矢量地图校正算法 [J], 赵敏;廖孝勇;孙棣华;毕俊杰;赖云波
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基于模糊数学的GPS定位精度优化3
PDO P 和 SN R4 隶属度函数图形分别由图 1 、
3 收稿日期 :2004209210
2005. 1/ 全球定位系统
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图 1 PDOP 值隶属度
误差的因素是综合的 ,某个方面的改变往往带来对
另一个方面的影响 ,如何将这两个方面的作用综合
并且合理的描述 ,将影响对定位精度的评估 。
2. 2 不同影响因素的模糊隶属度函数
针对这种综合作用的模糊性 ,本文在文献[2] 基
础上提出了如下模糊隶属度函数[3] 。
以 PDO P 值作 为论 域 , 令 μph ( x ) ,μpz ( x ) , μpc ( x) ,μphc ( x) 分别为 PDO P 隶属度子集“好”,
接收机与卫星构成的几何图形有关 。
从上式可知 , GPS 定位误ห้องสมุดไป่ตู้主要受两个方面
影响 ,即位置精度因子和信噪比 。
假设一种情况 ,四颗定位星座方位角均匀分
布 ,则如果星座高度角越低 ,对 PDO P 则更有利 ,
但此时 ,由于卫星高度角的减小 ,其信噪比也减小 ,
这就意味着测距误差的增大 。可以看出 ,影响定位
0 . 1 e 2 (1. 5) 2 + 0 . 1 e 2 (3) 2
(4)
利用 matlab 在μ( x , y) 的定义域内模拟 GPS
信号的变化规律并参考文献[2] 的数据取值 ,利用式
(4) 进行仿真计算 ,可以得到一系列精度评估值 (见
图 3) 。对其进行归一化处理后分析可以看出 ,在
基于模糊数学的GPS定位精度优化3
B = ( b1 b2 b3 b4 ) = A . R 。 其中 b1 , b2 , b3 , b4 分 别 代 表 了 综 合 评 估 后 “好”“, 中”“, 差”“, 很差”对应的评判值 。进一步对
接收机与卫星构成的几何图形有关 。
从上式可知 , GPS 定位误差主要受两个方面
影响 ,即位置精度因子和信噪比 。
假设一种情况 ,四颗定位星座方位Байду номын сангаас均匀分
布 ,则如果星座高度角越低 ,对 PDO P 则更有利 ,
但此时 ,由于卫星高度角的减小 ,其信噪比也减小 ,
这就意味着测距误差的增大 。可以看出 ,影响定位
3 基于模糊数学的论域分析
3. 1 综合评估的模糊论域方法 以不同因素的评估向量为基础 ,可以得到对定
位误差的综合评估 。 根据模糊数学知识 ,对于不同因素综合而成的
模糊评估矩阵 R 和相应的权重系数向量 A ,其综 合评估结果 B = A . R ,运算符“. ”为模糊矩阵合成 运算 。
为进行综合评估分析 ,首先要确定不同要素的
36
权重系数 ,它反映了不同要素重要程度的差异 。带 有权重系数的评估通常被称为加权评估 ,可以更全 面地反映评估对象的特性 。在本文中设定权重系
数向量为 A = [ a1 a2 ] ( a1 + a2 = 1) 。 对于某个 x 与 y 的组合 ( x y) ,可以得到模
糊评估矩阵如下 。 μp h μp z μp c μp hc
“中”“, 差”“, 很差”的表示 。根据 PODP 的定义 ,
其值越小越好 ,将上四式的定义式取为 :
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１ 地 图 匹配
１ １ 地 图 匹 配 定 位 技 术修 正方
北 向 的左 边 ， 记 为负 偏 航距 ； 东 向、 向定 位 则 若 北
数据 位 于真实 位置 的东 向、 向的右边 ， 记 为正 北 则
偏 航距 。偏航 距 用 “ 正特 大 ， 大 ， 小 ， 特 小 ， 正 正 正
法， 其基 本思 想是 引入 相应 匹配 算法 ， 导航 定位 对 所测 得 的车辆 位 置与数 字 地 图中 的道 路 网信息进 行实 时数字 相关 匹配 、 自动修 正 ， 由此确定 车辆 并 相对 于地 图的位 置 。应 用 地 图匹配算 法必 须具备
零 ， 特 小 ， 小 ， 大 ， 特 大 ” 个 模 糊 状 态 评 负 负 负 负 ９ 价 标 准 来 描 述 ， 应 的模 糊 子 集 标 记 为 “ ＸＢ， 对 Ｐ
道路 位置 和方 向信 息相 比较 ， 照 一定 的算法 ， 按 在 包含 车 辆真 实 位 置 的 区域 范 围 内 ， 选 出最 有 可 挑 能是 车 辆所 在 的道 路 ， 然后 计 算 出车 辆 在该 道 路 上 的位 置 ， 用 该 位 置 信息 修 正定 位 系 统原 有 的 并
１ ２ 模糊 校正 算 法 ． 由 于地 图匹 配 涉及 模糊 度 的定 性 决 策 过 程 ，
ＭＭ 进 行组 合 。 合定 位 可实现 当ＧＰ 组 Ｓ丢失 信号
时 ， 用 丢失 信 号前 的位 置 信息 以及传 感 器输 出 利 的速 度和 航 向信息 ， 用航 位推 算对 ＧＰ 利 Ｓ系统 进
ＰＢ， Ｓ， Ｐ ＰｘＳ， ＮｘＳ， ， Ｚ， ＮＳ ＮＢ， ＮｘＢ 根 据 ”
２个前 提条 件 ］① 含有精 确 道路 位 置 坐标 和方 。：
向信 息 的高 精 度 的 电子 地 图 ； 车 辆 正 在道 路 上 ②
行驶 。当这 ２个 条件满 足 时 ， 可 以把车辆 定位 系 就
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基 于模糊逻辑 的导航定位数据校正算 法—— 曹 洁 张慧宁
基于模糊逻辑的导航定位数据 校正算法
曹 洁 张 慧宁
（ 州理工大学 兰 兰州 ７０５） ３０ ０
摘
要
为 了 提 高 ＧＰ ／ Ｒ 组 合 定位 系统 的定 位 精 度 ， 常 采 用 地 图匹 配 算 法 来 修 正 定位 误 ＳＤ 通
差 。 中 采 用 了 一 种 基 于模 糊 逻 辑 的 导航 定位 数 据 校 正 算 法 ， 经 联 合 卡 尔 曼 滤 波 输 出 的Ｇ Ｓ Ｄ 文 对 Ｐ ／Ｒ 的定 位 数 据 进 行 校 正 。通 过 Ｍａｌｂ仿 真 实 验 ， 果 表 明 ， 算 法 能 有 效 地 减 小 误 差 ， 高 组 合定 位 ｔ ａ 结 该 提
行补 充 ； 当ＧＰ Ｓ系统恢 复 工作 时 ， ＤＲ航迹 推算 对
系统 的 误差 进行 实 时 的校 正 和 补偿 ； 图匹 配技 地 术 对 ＧＰ ／ 的定 位 结果 进行 修正 ， 一步 提高 Ｓ ＤＲ 进 定位 精度 。 文从 地 图匹配 的角度 出发 ， 本 结合 Ｇ Ｓ Ｐ 和 Ｄ 组合 定 位 技术 ， 用 一种 基 于 模糊 逻 辑 的 Ｒ 采 导航 定位数据 校正 算法 ， 现ＧＰ ／ Ｒ／ 实 Ｓ Ｄ ＭＭ 组合 定位， 以此提 高组合 定 位系统 的定 位精 度 。
ＧＰ ／ Ｒ 输 出位 置 与 真 实位 置 的偏 差 ， 偏航 距 ＳＤ 把
Ｅ 的变 化范 围设 定 为 ［ ５ ｚ １ 间连 续 变化 的 一２ ， ５ 区 量， 即选 取偏 航距 的基 本论 域为 ［ ５ ｚ １ 一２ ，５ 。 可 信度 （ ） “ 低 ， 志用 特 较低 ， ， 高 ， 低 中， 较高 ， 特 高 ” 个 模 糊状 态 “ ” ７ 档 来描 述 ， 对应 的模 糊 子集
系 统 的定 位 精 度 ， 善 其 对 航 线 跟 踪 的 质 量 。 改
关键 词 航 位 推 算 ； 图 匹 配 ； 糊 逻 辑 ； 地 模 可信 志 ； 属 函数 隶
中 图 法分 类 号 ： ９ Ｕ４ １ 文献 标 识 码 ： Ａ
Ｏ 引 言
对 于车 载导 航 系 统 ， 得 车 辆 的精 确 定位 是 获
输 出位 置 。
其最 基本 的要求 ［ ， 城市 路段 复 杂 的情况 下 ， １在 ］ 往 往会 因高楼 和 高架 桥 阻挡 接 收机 的信 号 ， 使定 位
信息 有 较大 的偏 差 甚 至失 去 信 号 ， 以满 足 车辆 难 定 位 的 需 要 ， 这 种 情 况 下 ， 以 把 ＤＲ、 Ｓ 在 可 ＧＰ 、
利 用模 糊逻 辑 的方 法可 以解决 这一 问题 。模糊 逻 辑 推 理 过程 包 括 模 糊 化 、 推理 机 和 去模 糊 化 ３个
部分 。它利 用 了隶 属 函数描述 与候 选路段 定义 误 差 模 型 。匹配 路段 可 以通过一 些评 判路段 方 向与 车辆 行驶 方 向 的一 致性 ， 段 形状 与 车 辆行 驶 轨 路 迹 的相 似程 度 等来 确定 ［ 。 ４ ］ 设输 入变 量 为ｋ时刻 ＧＰ ／ Ｒ 的东 向 的偏 航 ＳＤ 距 Ｅ 志 和北 向的偏 航距Ｅ 志 ， 出变 量为 时 （ ） （ ）输 刻 ＧＰ ／ Ｓ ＤＲ定 位数 据点 的可 信度 ｗ（ ） ｋ。 偏 航距 是 指定 位数 据点 与真实 位置 （ 航线 ） 的 偏差， 并约 定 ： 沿着 航线 的前进 方 向观察定 位数 据 点 ， 东 向、 向定 位 数据 位 于 真实 位置 的东 向、 若 北
统 获得 的位 置 和 方 向信 息 ， 电子 地 图 所提 供 的 同
收 稿 日期 ：０ ７０ —４ 修 改 稿 收 到 日期 ：０ ７１－ １ ２ ０— ９０ ； ２０ —０１