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基于卡尔曼-高斯联合滤波的车辆位置跟踪
| 题名： | 基于卡尔曼-高斯联合滤波的车辆位置跟踪 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 高策;褚端峰;何书贤;贺宜;吴超仲;陆丽萍; |
| 作者单位： | 武汉理工大学智能交通系统研究中心；武汉理工大学水路公路交通安全控制与装备教育部工程研究中心；武汉理工大学计算机科学与技术学院； |
| 关键词： | 智能交通;车辆位置跟踪;联合滤波;高斯过程回归;卡尔曼滤波 |
| 摘要： | 车辆位置的精确、可靠获取,一直是阻碍智能驾驶技术的难题。特别当车辆处于复杂道路环境中时,车辆卫星定位信号易受较大干扰,使车辆定位产生漂移现象。针对车辆定位的这种漂移现象,研究了针对车辆位置跟踪的卡尔曼-高斯联合滤波方法。对于车辆卫星定位受到的干扰不同,采用分层处理的滤波方法;针对卡尔曼滤波不能较好地滤除一些干扰较大的位置漂移点,通过设置与车速、航向角等相关的动态阈值,对卫星定位的车辆位置进行动态阈值判断;通过动态阈值识别出的车辆位置漂移数据,结合高斯过程回归,以车辆的历史数据作为学习样本,使用预测值和真实 |
| 期刊名称： | 交通信息与安全 |
| 出版年： | 2020 |
| 期： | 01 |
| 页码： | 76-83 |
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