多传感器信息融合的自动驾驶车辆定位与速度估计

• 作者: 彭文正 敖银辉 王鹏飞 黄晓涛
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自动驾驶 自主定位 状态估计 迭代扩展卡尔曼滤波 在线估计 多传感器信息融合
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 1140-1148
• 页数: 9页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2020.08.010

摘要

针对大学生无人驾驶方程式(FSAC)于地图内高精定位以及速度观测的问题,设计基于多传感器信息融合的状态估计算法,并应用于自研实车平台.算法基于迭代扩展卡尔曼滤波(iEKF)进行设计,融合多类传感器,包括惯性测量单元(IMU)、转角及轮速编码器、全球卫星定位(GPS)、相机与激光雷达(Lidar).首先,利用IMU预测车辆先验状态;然后,建立并联融合架构,对各类传感器数据进行不同的信息处理,用于更新先验状态;由于并联融合的架构,不同传感器可独立地维护车辆的状态观测.实验结果表明,所提出的算法对地图内定位、速度观测有较好的精度,且具有足够的冗余性和实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	敖银辉		62	389	12.0	17.0
2	彭文正		2	0	0.0	0.0
3	黄晓涛		1	0	0.0	0.0
4	王鹏飞		1	0	0.0	0.0