一种自动驾驶车辆的融合定位方法与系统

本发明涉及现代交通与智能导航的技术领域，公开了一种自动驾驶车辆的融合定位方法与系统，通过预先建立的多源数据标准化模型对卫星信号、传感器数据和运动轨迹推算数据进行格式转换和一致性校验，采用加权平均融合算法生成初步方向估计值，并结合贝叶斯概率模型进行可信度评估和修正。随后，本发明利用卡尔曼滤波算法对方向信息进行平滑处理和预测，并根据实时外部环境反馈数据进行局部更新，通过多时间窗口趋势分析检测异常波动并修正。最后，本发明将优化后的方向信息与位置信息进行联合优化，生成最终的融合定位结果，并通过机器学习方法定期更新模型参数，实现了复杂场景下的高精度、高可靠性和高适应性定位。