【技术实现步骤摘要】
用于车辆状态估计的融合滤波实现方法以及装置、存储介质、车辆
本申请涉及估计算法和信号处理领域领域，具体而言，涉及一种用于车辆状态估计的融合滤波实现方法以及装置、存储介质、车辆。
技术介绍
准确的车辆状态估计数据可为网联车辆尤其是自动驾驶车辆提供更为精确的环境感知信息和进行更为精确的路径规划所需信息。通常由摄像头图像数据估计的车辆状态可以通过车路通信网络传到行驶车辆并用于事故的预测和预警，提高驾驶的安全性。专利技术人发现，由摄像头或其他传感器测得的车辆状态(位置)不可避免地要受到噪声的干扰，并且车辆模型的建模误差也带来了过程噪声，从而在车辆的状态估计中无法获得较准确且鲁棒性较强的结果。针对相关技术中在车辆的状态估计中无法获得较准确且鲁棒性较强的结果的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种用于车辆状态估计的融合滤波实现方法以及装置、存储介质、车辆，以解决在车辆的状态估计中无法获得较准确且鲁棒性较强的结果的问题。为了实现上述目的，根...
【技术保护点】
1.一种用于车辆状态估计的融合滤波实现方法，其特征在于，包括：/n建立非线性车辆运动模型；/n根据所述非线性车辆运动学模型计算扩展卡尔曼滤波器和扩展UFIR滤波器的计算参数；/n根据噪声信号的统计特性，对所述扩展卡尔曼滤波器和所述扩展UFIR滤波器进行融合滤波，并在n≥N以后的每个采样周期进行如下操作阶段：/n在初始化阶段设定所述扩展卡尔曼滤波器的状态估计及协方差矩阵；/n在预测阶段进行状态估计的预测，包括对所述扩展卡尔曼滤波器的预测阶段的预设算法、所述扩展UFIR滤波器的预测阶段的预设算法；/n在更新阶段根据测量量对车辆状态估计进行更新，包括对所述扩展卡尔曼滤波器的车辆状...
【技术特征摘要】
1.一种用于车辆状态估计的融合滤波实现方法，其特征在于，包括：
建立非线性车辆运动模型；
根据所述非线性车辆运动学模型计算扩展卡尔曼滤波器和扩展UFIR滤波器的计算参数；
根据噪声信号的统计特性，对所述扩展卡尔曼滤波器和所述扩展UFIR滤波器进行融合滤波，并在n≥N以后的每个采样周期进行如下操作阶段：
在初始化阶段设定所述扩展卡尔曼滤波器的状态估计及协方差矩阵；
在预测阶段进行状态估计的预测，包括对所述扩展卡尔曼滤波器的预测阶段的预设算法、所述扩展UFIR滤波器的预测阶段的预设算法；
在更新阶段根据测量量对车辆状态估计进行更新，包括对所述扩展卡尔曼滤波器的车辆状态估计更新结果和对所述扩展UFIR滤波器的车辆状态估计更新结果；
在估计融合阶段对所述扩展卡尔曼滤波器和所述扩展UFIR滤波器得到的状态估计结果进行融合以以更新车辆的状态估计。
2.根据权利要求1所述的用于车辆状态估计的融合滤波实现方法，其特征在于，所述状态估计用于对车辆速度的估计结果或车辆轨迹的估计结果。
3.根据权利要求1所述的用于车辆状态估计的融合滤波实现方法，其特征在于，所述噪声信号的统计特性至少包括：车辆行驶过程中的系统过程噪声的统计特性或者测量噪声的统计特性。
4.根据权利要求1所述的用于车辆状态估计的融合滤波实现方法，其特征在于，还包括：从摄像头的监控录像中提取出目标时间信息和所述目标时间信息中带有噪声的车辆位置信息。
5.根据权利要求1所述的用于车辆状态估计的融合滤波实现方法，其特征在于，根据所述非线性车辆运动学模型计算扩展卡尔曼滤波器和扩展UFIR滤波器的计算参数包括：
将所述扩展卡尔曼滤波器和所述扩展UFIR滤波器作为滤波单元，并根据噪声信号的统计特性的变换情况，使用扩展卡尔曼滤波器的结果或扩展UFIR滤波器的结果，确定滤波单元的参数矩阵，并在所述滤波单元中进行预测和更新。
6.根据权利要求1所述的用于车辆状态估计的融合滤波实现方法，其特征在于，建立非线性车辆运动模型包括：
定义车辆模型的状态向量，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨腾飞，张辉，巨志扬，
申请(专利权)人：上海智驾汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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