基于ESKF的数据融合车辆定位系统设计

作     者：张伟 张健 赵奉奎 ZHANG Wei;ZHANG Jian;ZHAO Fengkui

作者机构：江苏省特种设备安全监督检验研究院吴江分院江苏苏州215200 南京林业大学汽车与交通工程学院南京210037 

基　　金：江苏省特种设备安全监督检验研究院科技计划项目(KJ(Y)2023042) 

出 版 物：《智能计算机与应用》 (Intelligent Computer and Applications)

年 卷 期：2025年第15卷第3期

页      码：192-197页

摘      要：自动驾驶车辆需要实时获取自身准确的定位结果进行轨迹规划和导航。为了提高定位精度,提出了一种基于误差状态卡尔曼滤波器(Error State Kalman Filter,ESKF)的多传感器数据融合定位算法,并进行了系统开发。系统由全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)、惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)及处理器构成。基于ESKF设计数据融合算法,对IMU数据积分后得到系统名义状态,根据状态向量各变量的误差和零偏,对预测的状态向量进行校正,给出误差后验高斯分布,更新状态向量,迭代运算后,获取更加准确的定位和行驶轨迹。分别采用仿真数据和实车实验对本算法进行了验证,结果表明,本算法能够有效提高车辆的定位结果,准确记录车辆行驶轨迹。本算法对于智能车辆的定位功能开发及定位功能的检验具有重要的意义。

主 题 词：车辆定位 误差状态卡尔曼滤波 GNSS IMU 数据融合 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.20169/j.issn.2095-2163.24103105

馆 藏 号：203158314...