摘要
本发明公开一种井工矿复杂恶劣环境下级联滤波定位方法、设备及介质,基于级联滤波方法,实现了井工矿无人驾驶车辆高精度定位的功能;实现了IMU,轮速和车轮转角通过自适应卡尔曼滤波进行数据融合,并通过非高斯噪声特征提取,降低了非高斯噪声对轮速测量影响,得到了鲁棒的先验定位信息。实现了表征特征退化的正则项的构建,并构建了基于先验地图和激光雷达数据的激光雷达观测模型,最终在正则化卡尔曼滤波框架下根据上述正则项将激光雷达观测模型结果与先验定位信息进行融合,得到后验定位信息,其精度和鲁棒性满足井工矿无人驾驶车辆定位需求。
技术关键词
滤波定位方法
非高斯噪声
雅可比矩阵
协方差矩阵
状态观测模型
车辆运动学模型
滤波模块
点云特征
激光雷达数据
无人驾驶车辆定位
车辆底盘
加速度
方向盘转角信息
卡尔曼滤波融合
融合激光雷达
激光雷达传感器
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增量学习方法
增量更新
滑动窗口技术
预测误差
协方差矩阵
腐蚀检测方法
物理特征参数
电力设备专用
时空注意力机制
可见光图像
悬挂机器人
骨灰盒
货架
姿态估计方法
系统控制中心
锂电池健康状态
锂电池循环充放电
SSA算法
PCA算法
超参数
履带运输机
农用履带
协方差矩阵
视觉相机
卡尔曼滤波算法