现阶段主流的车辆定位方法主要为GPS定位和GPS/INS组合定位等，但是普通GPS定位误差比较大，高精度GPS价格昂贵，而对于GPS/INS这类组合定位来说，受限于GPS的输出频率，当车速过快时，组合定位对车辆位置精度的提升有限。针对这一情况，本文设计了一种车辆定位嵌入式系统来提高普通GPS的定位精度，从而实现车辆的精确定位。该系统采用扩展卡尔曼滤波算法融合车辆OBD接口通信模块、MPU6050模块和普通GPS模块三种传感器的数据，并运用恒定转率和速度模型设计扩展卡尔曼滤波算法的预测方程，预测车辆下一步的行驶轨迹,以此来提升GPS模块的定位精度。为了克服MPU6050模块出现累积误差的问题，本文在融合过程中先使用MPU6050模块和GPS模块进行一次融合，然后在GPS模块的工作周期外选用MPU6050模块与车辆OBD接口通信模块进行二次融合。此方法不仅能减小MPU6050模块出现的累积误差，还进一步提高了车辆的定位精度。 本文所作的工作分为三个部分：（1）根据车辆在公路上的行驶环境，选择MPU6050模块和车辆OBD接口通信模块两种传感器来提高GPS模块的定位精度，对三个模块和主控芯片进行硬件电路设计，画出相应的原理图和PCB，焊接完成之后进行硬件调试。（2）针对三个传感器采集的数据进行相应的处理，之后运用恒定转率和速度模型和MPU6050模块的数据设计扩展卡尔曼滤波算法的预测方程，运用GPS模块和车辆OBD接口通信模块的数据设计更新方程。（3）基于RT-Thread操作系统对车辆定位嵌入式系统的软件部分进行编写，将完成的车辆定位嵌入式系统搭载在实车上进行实验，参照北斗探针的定位结果，测试车辆定位嵌入式系统对GPS模块定位精度的提升幅度。 本文设计的车辆定位嵌入式系统硬件成本低，对GPS模块的定位精度提升较大，实验结果表明，当车速为39km/h时，在东方向和北方向上，该系统对GPS模块定位精度的提升分别为29%和30%；车速为70km/h时，在东方向和北方向上，该系统对GPS模块定位精度的提升分别为25%和20%。
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