高速车辆组合导航研究

资 源 简 介

高速车辆组合导航研究，主要研究卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波

详 情 说 明

高速车辆组合导航研究，是指利用多种导航信息，比如GNSS、IMU和地图数据等，来提高车辆导航系统的定位精度和鲁棒性。在这个领域，卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波是两种常用的算法。卡尔曼滤波是一种递归算法，适用于线性系统；而扩展卡尔曼滤波则是一种非线性系统的推广，可以适用于更广泛的实际应用场景。除了这两种算法之外，还有许多其他的导航算法在实际应用中得到了广泛的应用，比如粒子滤波、UKF、以及最近非常流行的深度学习等算法。因此，在高速车辆组合导航研究领域，算法的选择和优化是一个非常重要的研究方向，可以极大地影响到导航系统的性能和可靠性。