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基于扩展卡尔曼滤波的车辆运动轨迹估计方法研究

作  者:
龙杜辉
单  位:
200082 上海市 上海理工大学机械工程学院
关键词:
车辆;运动轨迹;编码器;IMU;扩展卡尔曼滤波
摘  要:
车辆行驶在城市高楼之间,有外界磁场干扰等,仅通过卫星估计车辆的运动轨迹十分困难,会使定位与导航系统失效.针对这种问题,提出一种多传感信息融合的方法来估计车辆的运动轨迹.车辆上的编码器是主要的自主定位系统,惯性测量单元(IMU)作为辅助的定位系统.2种传感器都是非线性系统,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对2种传感器采集的信息进行融合.编码器和IMU同时起到了估计车辆运动轨迹的作用,提高了轨迹的准确度,也实现了自主定位.仿真表明,该算法能有效提高定位的准确性,减少了对外部信号的依赖,更能适应复杂环境.
译  名:
Research on Vehicle Trajectory Estimation Method Based on Extended Kalman Filter

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