基于RNN的智能网联汽车高精度定位方法

• 作者: 方芳 李晓晖 邓天民
• 来源期刊: 汽车工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高精度定位 循环神经网络 数据驱动 全球定位系统
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 260-267
• 页数: 8页
• 分类号: P228.4
• 字数: 5609字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1469.2019.04.04

摘要

针对智能网联汽车行驶过程中GPS信号丢失引起定位失效的问题,提出基于RNN的高精度定位方法.采用数据驱动建模方法建立汽车行驶过程中基于RNN的定位模型,利用GPS、INS和RTK等技术,设计了高精度定位数据采集系统.对基于BP和RNN的定位模型性能进行比较,同时分析了基于RNN的定位模型在不同GPS信号失效时长下模型的定位精度.试验表明,基于RNN的高精度定位模型性能更佳,当GPS信号失效时长30 s时,其98％定位精度误差小于40 cm.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方芳	重庆交通大学交通运输学院	10	11	2.0	3.0
2	邓天民	重庆交通大学交通运输学院	33	185	6.0	13.0
3	李晓晖		1	1	1.0	1.0