一种基于扩展卡尔曼滤波的多传感器融合定位方法及系统

本发明涉及一种基于扩展卡尔曼滤波的多传感器融合定位方法及系统，所述方法包括：R1.车辆行驶在道路上，基于车载激光雷达实时获取道路的点云数据信息，基于车载摄像头实时获取道路的图像数据信息，基于车载组合导航实时获取车辆的绝对定位数据信息，基于车载IMU实时获取车辆的位姿数据信息，基于车载轮速计实时获取车辆的车速与车轮转角的数据信息；R2.基于所述道路的点云数据信息和所述道路的图像数据信息，采用阿基米德优化的神经网络模型的融合算法对道路的点云和图像进行融合。本发明不仅通过结合来自不同传感器的互补或冗余信息提供比使用单一传感器更鲁棒的导航估计，而且在运营的全场景下提供稳定、可靠的定位信息。