基于多源异构定位数据融合算法的轨迹优化方法

本发明公开了基于多源异构定位数据融合算法的轨迹优化方法，涉及智能导航与高精度定位技术领域，本发明通过多模态传感器阵列采集多模态数据，增强隧道、室内等场景的定位冗余性，通过Actor‑Critic网络架构动态调整权重分配策略，状态空间输入包括环境语义标签、历史误差序列及实时噪声方差，输出动作空间为各数据源的连续权重分布，结合多目标奖励函数优化策略，实现场景自适应性，基于V2X协议实时共享局部SLAM地图、惯性导航误差参数及权重分配策略，利用邻车数据补偿单设备累积误差，终端本地训练误差补偿模型，通过差分隐私加密上传参数至云端，云端采用FedAvg算法聚合全局模型并下发，抑制设备间误差差异，同时支持动态路网更新与场景差异化模型分发。