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城市复杂环境下的车辆组合定位算法研究

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针对城市环境下的全球卫星导航系统(GNSS)信号异常导致的车辆组合定位系统定位精度下降的问题,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车辆组合定位算法.利用模糊推理系统监测GNSS提供的辅助信息并输出量测噪声调整系数,利用改进的Sage-Husa自适应滤波算法对量测噪声进行自适应估计,并与误差状态卡尔曼滤波(ESKF)相结合,通过及时调整量测噪声协方差的方式提高系统在GNSS信号异常区域的定位精度,同时加入车辆运动约束对模型进行修正.采用计算机仿真和实车实验的方式对所提算法的性能进行了验证,结果表明:所提算法能够及时有效地对量测噪声进行调整,在GNSS信号异常区域的定位精度相较于标准的ESKF算法有明显提升.
Research on the integrated vehicle positioning algorithm in complex urban environments

朱元、吴博宇、陆科、吴名芝

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同济大学 汽车学院,上海 201800

南昌智能新能源汽车研究院,南昌 330052

组合定位 模糊推理系统 自适应卡尔曼滤波 GNSS/INS 车辆运动约束

南昌智能新能源汽车研究院前瞻课题

TPD-TC202110-13

2023

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.01.002

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2023.37(1)
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