一种考虑运动约束的地面车辆惯性定位增强方法

本发明公开了一种考虑运动约束的地面车辆惯性定位增强方法，包括以下步骤：基于微机电惯性测量单元(MEMS‑IMU)测量的加速度、角速度进行地面车辆位姿递推解算；分别利用车辆直行、转弯两种行驶工况下的数据训练深度神经网络，使深度神经网络可以根据MEMS‑IMU测量、轮速计测量及转角传感器测量实时预测车辆的横向、垂向速度，并以方差的形式给出预测的置信度；深度神经网络预测的横向、垂向速度与车辆后轴车轮转速和前轮转角共同构成运动约束，通过误差状态卡尔曼滤波算法修正MEMS‑IMU位姿解算的累计误差，得到准确的车辆位姿。本发明可以修正地面车辆惯性定位的累计定位误差，提高地面车辆惯性定位的精度。