基于改进交互式多模型算法的车辆高精度定位
戴玉峰1
苏圣超2
崔文霞1
汪义旺3
1.上海工程技术大学数理与统计学院,上海 2016202.上海工程技术大学 创新创业学院,上海 2016203.苏州市智慧能源技术重点实验室,江苏苏州 215104
摘要：针对传统交互式多模型算法在车辆运动过程中模型匹配不及时、定位精度较低的问题,本文提出一种结合改进交互式多模型与容积卡尔曼滤波的算法,以改善车辆定位效果.首先,将惯性测量单元和路侧单元的观测结果融合为量测信息;然后,设计一种自适应转弯模型,应对角速度非固定时单一匀速转弯模型无法有效定位车辆的情况;进一步考虑模型非线性、状态向量维度较高的特点,采用容积卡尔曼滤波估计车辆状态;最后,提出改进的交互式多模型算法,通过二次交互优化模型概率.仿真实验表明,本文所提算法可以有效提高模型切换速度和车辆定位的准确性与稳定性,其定位误差相比传统交互式多模型算法降低了 8.6％.
关键词：车辆定位交互式多模型卡尔曼滤波状态估计
论文发表日期：2025-03-31
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 590-600 )
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