基于SINS/GPS的组合导航系统嵌入式软件设计(2007年)

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简介：
本研究聚焦于开发适用于航海与航空领域的基于SINS/GPS的组合导航系统的嵌入式软件。通过融合惯性导航系统(SINS)和全球定位系统(GPS)，该软件旨在提供高精度、实时的位置、速度及姿态信息，增强导航系统的可靠性和适应性。我们开发了一种基于SINS/GPS组合导航系统的嵌入式软件。在深入研究了该系统的基本原理之后，提出了总体设计方案，并详细描述了整个设计过程。编写了启动程序并采用了中断驱动方式的主程序结构。通过混合使用汇编语言和C语言进行编程实现了这一方案。实际应用证明，基于这种嵌入式软件设计的SINS/GPS组合导航系统具有较强的容错能力和冗余能力。

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基于SINS/GPS的组合导航系统嵌入式软件设计(2007年)

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本研究聚焦于开发适用于航海与航空领域的基于SINS/GPS的组合导航系统的嵌入式软件。通过融合惯性导航系统(SINS)和全球定位系统(GPS)，该软件旨在提供高精度、实时的位置、速度及姿态信息，增强导航系统的可靠性和适应性。我们开发了一种基于SINS/GPS组合导航系统的嵌入式软件。在深入研究了该系统的基本原理之后，提出了总体设计方案，并详细描述了整个设计过程。编写了启动程序并采用了中断驱动方式的主程序结构。通过混合使用汇编语言和C语言进行编程实现了这一方案。实际应用证明，基于这种嵌入式软件设计的SINS/GPS组合导航系统具有较强的容错能力和冗余能力。

MATLAB下的SINS与GPS组合导航

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本研究探讨了在MATLAB环境下基于捷联惯性导航系统（SINS）与全球定位系统（GPS）相结合的导航技术。通过算法设计和仿真验证，分析了该组合方案在提高导航精度、可靠性及抗干扰性能方面的效果。 MATLAB在SINS（ strapdown inertial navigation system）与GPS组合导航中的应用涉及将惯性测量单元(IMU)的数据与来自全球定位系统(GPS)的信号相结合，以提高导航系统的精度和可靠性。通过这种方式，可以利用IMU在没有外部位置更新时提供连续的位置、速度和姿态信息的能力，并结合GPS提供的高精度位置数据来校准并改进整个导航解决方案。组合导航技术能够有效减少单一传感器（如惯性测量单元或全球定位系统）的误差累积问题，从而为各种应用领域提供了更稳定可靠的导航服务。在MATLAB环境中实现这种算法通常包括滤波器的设计与实施，比如卡尔曼滤波(Kalman filter)，用于融合来自不同来源的数据并估计最优状态变量。总体来说，在使用MATLAB进行SINS和GPS组合导航的研究或开发时，需要对传感器模型、误差特性及数据处理方法有深入的理解。

基于ARM技术的嵌入式GPS导航系统设计

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本项目旨在开发一款基于ARM处理器的高效能嵌入式GPS导航系统，结合先进的定位技术和用户界面优化，为移动设备提供精确、实时的导航服务。随着科技化的步伐不断加快，越来越多的人需要在紧凑的时间和地点内完成工作。城市化进程的加速也导致交通网络变得更加复杂，人们的移动需求日益频繁。这种情况下，人们对空间信息的需求变得更为迫切，“我在哪里？”、“我该去哪里？”以及“如何去那里？”等问题成为日常生活中不可或缺的部分。因此，以嵌入式系统为基础的数码地理整合应用及其解决方案——如手持和车载GPS全球卫星导航系统应运而生，有效地满足了人们对于高效定位与导航服务的需求。另外，在车辆导航系统的附加功能方面也呈现出持续扩张的趋势。过去车用导航设备中并未配备AM/FM收音机、DVD/VCD播放器以及CD/MP3音频装置等多媒体娱乐设施，但如今这些功能已经成为许多现代车载导航系统的重要组成部分。

基于惯导和GPS的组合导航系统程序

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本项目开发了一种结合惯性导航与全球定位系统的高效组合导航解决方案，旨在提高位置追踪精度及稳定性。通过结合捷联惯导与GPS技术，可以获得导航参数误差的输出结果。

EKF在GNSS/SINS组合导航系统中的应用

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本文探讨了扩展卡尔曼滤波(EKF)在GPS/惯性导航系统(SINS)集成导航技术中的应用，重点分析其在数据融合与误差修正中的作用。为解决单一导航系统无法提供连续稳定可靠定位信息的问题，本段落将全球卫星导航系统（GNSS）与捷联惯性导航系统（SINS）相结合，并采用扩展卡尔曼滤波算法对这两种系统的定位数据进行融合处理，以实现更精确和稳定的定位结果。通过结合使用GNSS和SINS可以弥补各自在信号失锁、更新频率低以及姿态信息缺失等方面的不足之处。实验中利用车载设备采集了相关导航数据，并分别进行了单独的SINS导航与基于GNSS/SINS组合的导航解算处理。结果显示，相较于仅依赖于SINS进行定位的情况，采用GNSS和SINS融合技术后系统误差能够迅速减小并维持在较高精度水平：位置误差可以控制在厘米级范围内；速度的最大偏差约为0.1米/秒；姿态角度的最大误差大约为0.2度。

四元数法在SINS/GPS组合导航系统中的状态变量估计-MATLAB应用

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本研究探讨了四元数法在 Strapdown惯性导航系统与全球定位系统结合使用时的状态变量估计问题，并展示了如何利用MATLAB进行相关算法的实现和仿真。【达摩老生出品，必属精品】资源名：捷联惯性导航系统_四元数法_状态变量估计_SINS_GPS组合导航系统_matlab 资源类型：matlab项目全套源码源码说明：全部项目源码经过测试校正后可百分百成功运行。适合人群：新手及有一定经验的开发人员。

嵌入式系统的软件设计

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《嵌入式系统的软件设计》一书专注于讲解嵌入式系统中软件开发的关键技术和方法，适合希望深入了解该领域的工程师和学生阅读。 ### 嵌入式系统软件设计 #### 一、嵌入式系统概述嵌入式系统是一种专用计算机系统，用于执行特定任务，如控制设备或处理数据。它们广泛应用于汽车电子、工业自动化、消费电子产品等领域。与通用计算平台相比，嵌入式系统更加注重效率、可靠性和实时性。 #### 二、嵌入式系统的组成嵌入式系统通常由硬件和软件两大部分构成： - **硬件部分**：包括处理器（CPU）、存储器、输入输出接口等。 - **软件部分**：主要包括操作系统（OS）和应用程序。 #### 三、嵌入式系统软件设计的关键要素 ##### 3.1 操作系统嵌入式操作系统是管理嵌入式系统资源的核心。常见的有μCOS-II、FreeRTOS及其它实时操作系统，它们提供了任务调度、内存管理和中断处理等功能，为上层应用提供支持。 ##### 3.2 应用程序开发 - **编程语言**：C语言因其直接访问硬件的能力和高代码效率，在嵌入式系统中非常流行。 - **开发工具**：常用的工具有Keil、IAR等，这些工具集成了编译器、链接器和调试器等功能。 - **调试技巧**：在开发过程中会遇到内存泄漏或死锁等问题，掌握有效的调试方法对于提高效率至关重要。 #### 四、软件设计方法进行嵌入式系统软件设计时可采用以下几种策略： - **模块化设计**：将系统划分为多个独立的模块，每个负责具体功能。这有助于降低复杂度，并便于维护和扩展。 - **面向对象设计**：虽然不如模块化常见，但在需要实现复杂逻辑的情况下也是一种有效手段。 - **状态机设计**：对于具有明确状态转换规则的应用场景，使用这种方法可以帮助清晰定义系统在不同状态下的行为。 #### 五、案例分析假设要为基于ARM Cortex-M系列微控制器的智能家居控制系统进行软件和硬件选型。该系统需要通过Wi-Fi连接互联网，并接收手机APP指令来控制家中的灯光和空调等设备。 - **硬件选择**：可以选择STM32F103C8T6作为核心处理器，因其丰富的外设接口适合此类应用场景。 - **软件架构**： - **操作系统**：选用FreeRTOS作为实时操作系统，因为它轻量级且易于移植，在资源受限的嵌入式系统中表现良好。 - **网络通信**：利用TCP/IP协议栈实现Wi-Fi连接功能。 - **用户界面**：通过命令行或图形界面接收用户的输入指令。 - **设备控制**：编写驱动程序来控制灯光、空调等外部设备。 #### 六、总结嵌入式系统软件设计涉及硬件选择和软件架构等多个方面。为了确保系统的高效稳定运行，开发者需要具备扎实的技术基础以及实践经验。随着物联网技术的发展，未来嵌入式系统将在更多领域发挥重要作用，并对设计方案提出了更高的要求。

基于QT界面的GPS导航软件系统设计与实现

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本项目旨在开发一款基于QT框架的GPS导航软件，通过友好的用户界面和精准的路线规划功能，为用户提供便捷高效的导航服务。基于QT图形界面的GPS导航软件系统的设计与实现需要使用知网阅读器进行阅读。

基于UKF的GPS-IMU组合导航系统MATLAB代码.doc

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本文档提供了一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）算法实现GPS与惯性测量单元（IMU）融合定位技术的MATLAB源代码，适用于自主导航系统的开发研究。 UKF应用于GPS-IMU组合导航系统的MATLAB代码是一个function函数形式的实现，并且该内容是文档中的一个部分。

SINS+GNSS组合导航算法的Matlab仿真

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本研究探讨了SINS（惯性导航系统）与GNSS（全球导航卫星系统）结合的算法，并在Matlab环境中进行仿真实验，验证其性能。卫星信号往往非常微弱且容易受到干扰，但其导航系统的位置误差不会随着时间累积。卫星导航与惯性导航具有良好的互补特性，通过组合使用这两种技术可以充分发挥各自的优势。所描述的算法是一种低精度组合导航方法，适合初学者学习和理解相关知识。然而需要注意的是，该算法没有考虑空间杆臂误差以及时间不同步误差的因素。此算法采用了松耦合架构，在这种结构中，GPS与惯性导航系统（INS）独立工作并各自提供导航参数的结果。为了提高整体的导航精度，通常会将GPS的位置和速度信息输入到卡尔曼滤波器中，并且还将INS的位置、速度及姿态数据作为滤波器的输入。通过比较两者的差异，构建误差模型来估计惯性系统的误差。利用这些误差对惯导结果进行修正，从而获得综合的速度、位置以及姿态导航输出。松耦合结构的优点在于其实现相对简单并且具有较高的稳定性。在开环模式下，它可以提供三个独立的导航解决方案：原始INS数据、原始GPS信息和组合后的导航结果；而在闭环状态下，则可以给出两个独立的结果：原始GPS信息与组合后得到的导航解。然而，当可用卫星数量低于最低需求时，GPS可能会暂时失效。此外由于卡尔曼滤波器输出的时间相关性问题，对测量噪声不相关的假设可能受到干扰，进而影响整个系统的性能。