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Fuzzy controller-based multisensor navigation system implemented on FPGA platform
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AI
DOI：10.1177/01423312251392771.png)
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摘要
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导航是智能机器人和自动驾驶车辆的关键组成部分。为了获得精确且连续的定位解，导航系统使用包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和里程计（Odom）在内的传感器组合。因此，导航系统的架构应提供数据融合能力，并考虑导航过程中的传感器故障，以实现不同传感器信息的最佳组合。本文提出了一种基于模糊逻辑控制器（FLC）的多传感器导航系统，该系统选择GPS/INS、GPS/Odom、RISS（简化惯性传感器系统）和GPS/RISS之间的最佳集成方案。控制器的集成确保了精确的导航解。传感器数据融合通过扩展卡尔曼滤波器（EKF）实现。在我们的应用中，所提出的FLC能够实时做出合适的决策以满足导航约束。因此，该多传感器导航系统，包括数据融合模块和FLC，已在现场可编程门阵列（FPGA）平台上实现，具体为Altera-NIOS II软核处理器。系统在针对精度和执行时间的不同场景下进行了评估。获得的结果证明，所提出的多传感器导航系统能够提供精确的实时导航解。
Keyword:
Navigation system
multisensor integration
Kalman filter
reduced inertial sensors system
fuzzy logic controller
FPGA
NIOS II processor
期刊
IF:
1.9
论文数:
307
被引数:
4.2K
机构
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