一种基于自适应滤波切换数据融合算法的车辆运动状态估计方法

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一种基于自适应滤波切换数据融合算法的车辆运动状态估计方法
申请号:CN202410844570
申请日期:2024-06-27
公开号:CN118816904A
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
摘要
本发明涉及车辆状态状态估计领域,尤其是涉及一种基于自适应滤波切换数据融合算法的车辆运动状态估计方法,根据惯性测量单元和轮速里程计的数据,引入零速判定策略,通过所述零速判定策略对车辆状态进行判定,根据所述车辆状态构建量测方程;实时计算自适应动态切换判断方程,判断所述自适应动态切换判断方程是否满足切换条件,将实时车辆运动模型进行自适应动态切换;在不同的实时车辆运动模型下,通过卡尔曼滤波方法对所述车辆状态和量测方程进行更新,实现对车辆的非线性变量的准确估计。与现有技术相比,本发明灵活地处理了车辆运动过程中的非线性轨迹,提高了对车辆运动状态的准确估计,抑制了传统单一算法在车辆运动模型变化时产生的误差干扰。
技术关键词
数据融合算法 车辆运动模型 协方差估计 方程 动态 联合估计算法 卡尔曼滤波方法 里程计 UKF算法 EKF算法 观测噪声 非线性 加速度 车辆运动状态 滑动窗口
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