控制与决策

作者：郭戈,林皓栋,刘佳庚,李增勃

单位：东北大学 流程工业综合自动化国家重点实验室,沈阳 110819;东北大学秦皇岛分校 控制工程学院,河北 秦皇岛 066004,,东北大学 信息科学与工程学院,沈阳 110819,,东北大学 信息科学与工程学院,沈阳 110819,,东北大学 信息科学与工程学院,沈阳 110819,

关键词：车辆定位;多源融合;深度学习;轮速计模型

基金：国家自然科学基金项目(62173079,U1808205)；2024年河北省硕士在读研究生创新能力培养项目(CXZZSS2024180).

研究一种利用不变拓展卡尔曼滤波器(invariant extended Kalman filter,InEKF)和深度学习的车辆定位方案.首先,通过引入轮速计测量模型,构建基于自编码器的深度神经网络,并重构车辆速度真值;然后,基于InEKF推导以SE(3)为状态量的滤波算法,使用该算法融合多源信息以估计车辆位置.实验结果表明,与现有先进方法相比,所提出车辆定位系统可在城市环境下显著提高定位精度.

来源：2024年第12期

《控制与决策》期刊编辑部

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