基于InEKF和深度學(xué)習(xí)的車輛定位研究

摘要： 研究一種利用不變拓展卡爾曼濾波器(invariant extended Kalman filter, InEKF)和深度學(xué)習(xí)的車輛定位方案.首先,通過引入輪速計(jì)測(cè)量模型,構(gòu)建基于自編碼器的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并重構(gòu)車輛速度真值;然后,基于InEKF推導(dǎo)以SE (3)為狀態(tài)量的濾波算法,使用該算法融合多源信息以估計(jì)車輛位置.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與現(xiàn)有先進(jìn)方法相比,所提出車輛定位系統(tǒng)可在城市環(huán)... （共8頁(yè)）

車輛定位 多源融合 深度學(xué)習(xí) 輪速計(jì)模型