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智慧載具的定位與控制 = = Positioning and Contr...
~
賴建彰
智慧載具的定位與控制 = = Positioning and Control of Intelligent Vehicles /
紀錄類型:
書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:
智慧載具的定位與控制 =/ 賴建彰.
其他題名:
Positioning and Control of Intelligent Vehicles /
其他題名:
Positioning and Control of Intelligent Vehicles.
作者:
賴建彰
出版者:
雲林縣 :國立虎尾科技大學 , : 民113.08.,
面頁冊數:
[13], 59面 :圖, 表 ; : 30公分.;
附註:
指導教授: 邱國慶.
標題:
卡爾曼濾波器. -
電子資源:
電子資源
智慧載具的定位與控制 = = Positioning and Control of Intelligent Vehicles /
賴建彰
智慧載具的定位與控制 =
Positioning and Control of Intelligent Vehicles /Positioning and Control of Intelligent Vehicles.賴建彰. - 初版. - 雲林縣 :國立虎尾科技大學 ,民113.08. - [13], 59面 :圖, 表 ;30公分.
指導教授: 邱國慶.
碩士論文--國立虎尾科技大學車輛工程系碩士班.
含參考書目.
智慧載具廣泛應用於各種需要無人搬運系統的產業,其中,定位與控制技術是核心關鍵。本文透過卡爾曼濾波器融合實時動態衛星定位技術(Real Time Kinematic Global Positioning System, RTK-GPS)和慣性測量單元(Inertial measurement unit, IMU),實現室外移動載具的三維公分級定位及控制精度。本文採用小型自走車作為實驗控制載具,使用微型電腦樹莓派(Raspberry Pi 4B)來執行訊號處理與智慧型控制的任務。IMU訊號經由MAX232模組轉換成UART,由樹莓派直接讀取。這些數據進一步被傳輸到樹莓派並使用MATLAB軟體分析系統性能。為了驗證本文所提方法的有效性,設計並使用了圓形路徑來模擬小型自走車的追蹤軌跡,以展示成功的定位與控制效果。實驗結果顯示,卡爾曼濾波器能有效融合RTK-GPS及IMU訊號,即使在訊號受干擾或部分缺失的情況下,控制系統仍展現出優異的性能。.
(平裝)Subjects--Topical Terms:
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卡爾曼濾波器.
智慧載具的定位與控制 = = Positioning and Control of Intelligent Vehicles /
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智慧載具廣泛應用於各種需要無人搬運系統的產業,其中,定位與控制技術是核心關鍵。本文透過卡爾曼濾波器融合實時動態衛星定位技術(Real Time Kinematic Global Positioning System, RTK-GPS)和慣性測量單元(Inertial measurement unit, IMU),實現室外移動載具的三維公分級定位及控制精度。本文採用小型自走車作為實驗控制載具,使用微型電腦樹莓派(Raspberry Pi 4B)來執行訊號處理與智慧型控制的任務。IMU訊號經由MAX232模組轉換成UART,由樹莓派直接讀取。這些數據進一步被傳輸到樹莓派並使用MATLAB軟體分析系統性能。為了驗證本文所提方法的有效性,設計並使用了圓形路徑來模擬小型自走車的追蹤軌跡,以展示成功的定位與控制效果。實驗結果顯示,卡爾曼濾波器能有效融合RTK-GPS及IMU訊號,即使在訊號受干擾或部分缺失的情況下,控制系統仍展現出優異的性能。.
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The extensive use of intelligent vehicles in industries requiring unmanned transport systems underscores the critical role of positioning and control technology. This study utilizes a Kalman filter to integrate Real-Time Kinematic GPS (RTK-GPS) and Inertial Measurement Unit (IMU) data, achieving centimeter-level 3D positioning accuracy for outdoor mobile vehicles. A Raspberry Pi 4B microcomputer handles signal processing and intelligent control tasks, reading IMU signals via UART through an MAX232 module, with data analyzed using MATLAB. A circular path experiment was conducted to validate the method, demonstrating that the Kalman filter effectively merges RTK-GPS and IMU signals, ensuring robust control even under signal interference or partial loss conditions..
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碩士論文(TM)
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