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摘要
集成全球定位系统(GPS）和车载传感器信息，提出了一种多模交互滤波算法，使车辆可以适应多种驾驶工况。搭建了纵、侧向运动模型对车辆预期行驶位置进行全覆盖预测性描述；通过数据驱动的神经网络和车辆运动模型实现对GPS信号的可信性评价；利用车辆运动模型之间的交互滤波、概率更新等方式实现对过程误差和测量误差的精准估计。最后，在实车测试环境下进行定位融合算法的验证，结果表明，本文算法能够提升多传感器定位系统的定位精度，并在信号不稳定的情况下持续提供较为准确的位置估计结果。
- 出版日期2023
- 单位吉林大学; 汽车仿真与控制国家重点实验室
