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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 /

Record Type:	Language materials, printed : Monograph/item
Title/Author:	智慧載具的定位與控制 =/ 賴建彰.
Reminder of title:	Positioning and Control of Intelligent Vehicles /
remainder title:	Positioning and Control of Intelligent Vehicles.
Author:	賴建彰
Published:	雲林縣 :國立虎尾科技大學 , : 民113.08.,
Description:	[13], 59面 :圖, 表 ; : 30公分.;
Notes:	指導教授: 邱國慶.
Subject:	Inertial Measurement Unit. -
Online resource:	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:

1450703
Inertial Measurement Unit.

智慧載具的定位與控制 = = Positioning and Control of Intelligent Vehicles /
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500 $a 指導教授: 邱國慶.
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504 $a 含參考書目.
520 3 $a 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。.
520 3 $a 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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