再陌生的城市中開車是一件麻煩的事，如何有效率的到達目的地而不迷失方向除了靠傳統紙張地圖外，不外乎就是使用導航定位系統。現今導航定位系統大多單單使用一個感測器(GPS衛星訊號)來定位，容易受衛星脫鎖影響導致無法定位以及衛星多路徑效應的影響以至於定位精度不高，一般來說都是利用INS輔助定位來解決此問題。GPS與INS的整合定位大多使用卡門濾波器來整合，而卡門濾波器需要高速的運算器才能達成，因此不太適用於導航定位系統上，原因在於導航定位系統處理器大多為運算能力較差的嵌入式系統，所以在本論文中將比較卡門濾波器與互補濾器的優缺點，分析使用互補濾波器取代卡門濾波器的可行性以及到探討是否可以利用車輛在空間中的運動限制條件來減少感測器的使用，以達成在不影響定位精度下最符合成本的定位整合。

It is a thing of the trouble in the strange city to drives, how to efficient reach the destination without getting lost then just use navigation system except for depend on traditional paper map. Navigate system usually use the only sensor (GPS signal) in positioning application, now. However, in urban environments GPS signal may be lost because of the surrounding blockages, and multi path effect, generally use INS to solve this problem. Integration of GPS and INS usually use kalman filter, but it is unsuitable use in navigation system because it needed high-order CPU to be work and navigation system is the embedded system of the operation with worse ability. So will compare the good and bad of kalman filter and complementary filter in this thesis. Analysis whether using the complementary replace kalman filter feasibility, and probe into the use that of constrain motion to reduce sensor.

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