一种测试车辆融合定位方法

本发明提供一种测试车辆融合定位方法，方法包括：获取测试车辆的UWB定位参数向量和AI视觉定位参数向量，组成向量矩阵，基于多组向量矩阵对定位深度学习模型进行训练；基于定位深度学习模型对测试车辆的位置坐标进行预测；计算模型的预测位置坐标与测试车辆处于正常信号下的RTK位置坐标之间的差距；基于差距调整定位深度学习模型的模型参数，得到优化后的所述定位深度学习模型。本发明将UWB定位、AI视觉定位、深度学习模型定位以及RTK定位等多种定位方法进行融合，实现UWB（超宽带）定位数据为底层数据，使用AI视觉和深度学习模型融合技术，弥补定位精度低的问题，生成标准的测试定位数据，提高测试的有效率和通过率。