（1）目的

近年来，随着国民经济的快速发展以及城市化的加快，汽车逐渐成为了人们重要的交通工具。一方面，汽车行业的迅速发展使人们的日常交通变得十分便利，但同时也带来交通拥堵问题。智能交通系统和车联网的出现为解决交通拥堵问题提供了一种全新的解决方案。车联网是将车辆信息，包括车辆位置、速度、姿态和行驶路线等信息集成于一个巨大的信息处理平台。使用计算机技术，对平台所有车辆的集成信息进行分析和处理，规划不同车辆的最佳行驶路线以及安排信号灯变化周期等，实现智能交通。另一方面，汽车的智能化是目前汽车行业发展一个重要趋势。谷歌、苹果等公司研发无人驾驶汽车早已成为各大媒体的头条新闻，宝马也计划在2020年左右推出一款无人驾驶汽车。2016年3月，日经济贸易产业省宣布成立一个科研小组，小组成员包括丰田、日产、本田等六大汽车制造商及日本电装、瑞萨电子、松下等主要汽车电子制造商，联手推进智能汽车的发展，并签署了相关协议，计划在2020年生产和测试自动驾驶汽车。

（2）意义：

a) 目前用于测量车载系统姿态的传感器件、测试手段和测试方法越来越多，主要包括惯性导航系统、全球定位系统(GPS)和磁传感器三大类。其惯性导航系统完全依赖于载体本身实现测量和导航，具有自主性强的特点，同时惯性导航不与外界发生任何能量关系，隐蔽性也较强。所以惯性导航技术成为测量载体运动参数最理想的测量方式，但是基于成本、体积考虑，组成惯性导航系统的加速度计和陀螺仪的精度较低，它们的漂移会引起较大的测量误差，而且误差随着时间而积累，对于车载系统而言提供不了较长时间的准确姿态，最终会影响车载导航精GPS的定位精度常常受卫星信号状况和应用环境影响，特别是对于车载系统，经常会受到地形、地物、高楼、隧道等遮挡，GPS的信号是不可靠的，甚至无法使用，大大影响车载系统定位精度。而磁传感器具有较大的测量范围、精度高、响应度高、体积小、成本低等特点，且它的误差不随时间积累，所以磁传感器在姿态测量领域得到了广泛的应用，但由于应用环境的限制，载体运动过程中容易受到周围局部磁场(硬制、软制材料)的干扰，使得磁阻传感器的输出不准确，导致磁传感器的姿态解算不准确，最终影响载体的导航精度。

b) 针对姿态解算存在的主要问题，本课题的主要研究内容是设计一种可靠的车辆姿态测量系统。其主要原理为:利用加速度计和磁强计补偿陀螺仪的积分误差;根据车辆运动的特性，对行进时的线性加速度进行估算和补偿，减小线性加速度对姿态测量的干扰:针对载体车辆对磁强计的磁场干扰问题，使用椭球拟合算法对磁强计进行重新校准;设计卡尔曼滤波器实现信息融合，通过区分不同的车辆运动状态，自适应调整测量噪声矩阵。

（3）国内外的研究：

a)MARG 测姿算法的研究状况