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...

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

高速车辆组合导航系统是智能交通和自动驾驶领域的核心技术之一，其核心目标是通过多源传感器数据融合实现厘米级精度的实时定位。该系统主要面临车辆高速运动带来的动态噪声和传感器误差累积等挑战。

传统卡尔曼滤波(KF)作为线性系统的最优估计算法，通过预测-更新两个步骤对车辆状态进行递归估计。但在高速急转弯等非线性场景下，其线性假设会导致显著误差。扩展卡尔曼滤波(EKF)通过局部线性化处理非线性问题，对运动模型和观测方程进行雅可比矩阵求导，更适合高速车辆的强非线性运动特征。

在实际工程应用中，组合导航系统通常采用GNSS/INS松耦合或紧耦合架构。松耦合方案将GNSS位置解算结果与IMU原始数据分别滤波，而紧耦合则直接处理GNSS伪距观测值，具有更好的抗遮挡能力。最新研究趋势显示，自适应卡尔曼滤波通过实时调整噪声协方差矩阵，能有效应对传感器突发故障或信号异常。