基于扩展卡尔曼滤波的车辆运动轨迹估计方法研究

龙杜辉

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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

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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。

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来源
《农业装备与车辆工程》 |2022年第5期|154-157|共4页
作者
龙杜辉;
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作者单位

上海理工大学机械工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电气设备及附件;
关键词
车辆; 运动轨迹; 编码器; IMU; 扩展卡尔曼滤波;

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