VEHICLE POSITION ESTIMATION USING GPS/CAN DATA BASED ON NONLINEAR PROGRAMMING

机译：基于非线性规划的GPS / CAN数据车辆位置估计

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The paper solves a problem of the estimation of the movingrnvehicle position. The position is measured by globalrnposition system (GPS) but outages sometimes occur in thernmeasurements. During these outages, the actual position isrnestimated using data from vehicle sensors. A moving vehiclernis described by a discrete-time state-space model withrnbounded noise. This model is constructed using kinematicsrnlaws and it can be used for arbitrary type of ground vehicle.rnBayesian approach is applied to obtain position estimates.rnThe maximum a posteriori (MAP) estimation converts tornthe nonlinear programming. The paper also discusses a settingrnof initial conditions for successful running of estimationrnprocess.

机译：解决了车辆行驶位置估计的问题。该位置是通过全球定位系统（GPS）进行测量的，但有时在测量中会发生中断。在这些中断期间，将使用来自车辆传感器的数据重新确定实际位置。由离散时间状态空间模型描述的运动车辆，具有有限的噪声。该模型是用运动学律构造的，可用于任意类型的地面车辆。应用贝叶斯方法获得位置估计。最大后验（MAP）估计转换为非线性规划。本文还讨论了成功运行估算过程的初始条件。

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来源
《Proceedings of the 13th IASTED international conference on intelligent systems and control; Proceedings of the Second IASTED international conference on Computational Bioscience.》|2011年|p.208-215|共8页
会议地点 Cambridge(GB);Cambridge(GB);Cambridge(GB);Cambridge(GB)
作者
Lenka Pavelková;
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作者单位

Department of Adaptive Systems Institute of Information Theory and Automation Prague, Czech Republic email: pavelkov@utia.cas.cz;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类人工智能理论;人工智能理论;
关键词
nonlinear systems; state-space model; filtering; bounded noise; incomplete data; vehicle position estimation;

机译：非线性系统；状态空间模型；滤波；边界噪声；不完整数据；车辆位置估计;

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