重庆理工大学学报2023，Vol.37Issue(8) ：85-94.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.04.010

改进支持向量机的车辆定位导航精度提升方法

Research on accuracy improvement of vehicle positioning and navigation with an improved support vector machine

岳钰隽 邱娜 金志扬 许述财 孙川 李浩然
重庆理工大学学报2023，Vol.37Issue(8) ：85-94.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.04.010
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改进支持向量机的车辆定位导航精度提升方法

Research on accuracy improvement of vehicle positioning and navigation with an improved support vector machine

岳钰隽 1邱娜 2金志扬 2许述财 3孙川 4李浩然3
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作者信息

  • 1. 海南大学 机电工程学院,海口 570228;清华大学 苏州汽车研究院,江苏 苏州 215134
  • 2. 海南大学 机电工程学院,海口 570228
  • 3. 清华大学 苏州汽车研究院,江苏 苏州 215134;清华大学 车辆与运载学院,北京 100084
  • 4. 清华大学 苏州汽车研究院,江苏 苏州 215134;香港理工大学 土木及环境工程学系,香港
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摘要

车辆定位导航是实现智能车辆环境感知的基础,为解决智能车辆在SINS/GPS组合导航下误差问题,提出一种基于蚁群算法改进支持向量机的车辆定位导航精度提升方法.首先,使用状态变换扩展卡尔曼滤波对组合导航进行初步降噪;其次,运用支持向量机及神经网络辅助导航,解决组合导航中位置误差较大、对导航效果产生影响的问题;然后,通过蚁群算法改进支持向量机,对支持向量机核函数参数进行迭代优化;最后,在实车采集数据集下,与神经网络辅助进行对比.结果表明:在东北天3个方向上,神经网络降低误差均方根值的效果达到了72.88％、68.66％、63.87％,而改进支持向量机的效果达到了82.09％、79.62％、90.14％.改进支持向量机能够辅助优化组合导航位置误差,提升车辆定位导航精度.

关键词

支持向量机/组合导航/误差优化/机器学习/蚁群算法

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基金项目

国家自然科学基金(52002215)

江苏省自然科学基金(BK20220243)

香江学者计划(XJ2021028)

湖北省科技计划项目(2021BEC005)

湖北省科技计划项目(2021BLB225)

苏州市产业前瞻与关键核心技术项目(SYC2022078)

出版年

2023
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
参考文献量9
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