文档名：城市复杂环境下的车辆组合定位算法研究
摘要：针对城市环境下的全球卫星导航系统(GNSS)信号异常导致的车辆组合定位系统定位精度下降的问题,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车辆组合定位算法.利用模糊推理系统监测GNSS提供的辅助信息并输出量测噪声调整系数,利用改进的Sage-Husa自适应滤波算法对量测噪声进行自适应估计,并与误差状态卡尔曼滤波(ESKF)相结合,通过及时调整量测噪声协方差的方式提高系统在GNSS信号异常区域的定位精度,同时加入车辆运动约束对模型进行修正.采用计算机仿真和实车实验的方式对所提算法的性能进行了验证,结果表明:所提算法能够及时有效地对量测噪声进行调整,在GNSS信号异常区域的定位精度相较于标准的ESKF算法有明显提升.
作者：朱元 吴博宇 陆科 吴名芝 Author：ZHUYuan WUBoyu LUKe WUMingzhi
作者单位：同济大学汽车学院,上海201800南昌智能新能源汽车研究院,南昌330052
刊名：重庆理工大学学报 ISTICPKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(1)
分类号：U463.6
关键词：组合定位 模糊推理系统 自适应卡尔曼滤波 GNSS/INS 车辆运动约束
机标分类号：U448.17TN967.1V249.3
在线出版日期：2023年3月7日
基金项目：南昌智能新能源汽车研究院前瞻课题项目城市复杂环境下的车辆组合定位算法研究[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(1)朱元 吴博宇 陆科 吴名芝针对城市环境下的全球卫星导航系统(GNSS)信号异常导致的车辆组合定位系统定位精度下降的问题,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车辆组合定位算法.利用模糊推理系统监测GNSS提供的辅助信息并输出量测噪声调整系数,...参考文献和引证文献
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