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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,使用预测值和真实观测值构建补偿量,通过对卡尔曼观测方程加入动态观测补偿实现车辆位置优化;对于一般噪声产生的卫星定位波动,联合滤波也可以有效优化.实车实验表明,该方法可以有效识别出车辆定位的漂移点,车辆卫星定位在信号受较大干扰的情况下,车辆卫星定位的精度可以提高30%左右,最大误差由9 m降低到0.8 m左右.该联合滤波方法在使用低成本定位装置的情况下,有效提高车辆卫星定位的精度及可靠性. 相似文献
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为实现汽车工业的良性发展,国家出台了各种环保法规来约束企业行为,对此汽车企业营销战略必须做出相应变革,实现二者的和谐发展. 相似文献
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箱形梁桥横隔板的作用分析 总被引:3,自引:0,他引:3
利用大型有限元分析软件ansys对庐铜高速公路段某混凝土箱形梁桥进行计算,对比分析箱梁桥在跨间设置与不设横隔板情况下的箱梁横截面正应力、抗扭刚度、以及截面变形等因素的变化,分析结果显示加设横隔板后,箱梁受力有明显改善。 相似文献
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