【技术实现步骤摘要】
本专利技术主要涉及智能驾驶领域，尤其涉及一种车辆融合定位方法、系统、装置和计算机可读介质。
技术介绍
1、当前，智能驾驶是汽车领域的研究热点。智能驾驶过程包括感知、定位和驾驶规则控制等多个更具体的过程。由于单种传感器性能的局限性，只使用单种传感器很难应付复杂的环境，为了解决该问题，通常使用多种不同类型的传感器进行融合定位，结合不同类型传感器的优势，进行传感器冗余配置。然而，由于感测传感器本身的特性，或是参考数据源本身因数据加密等因素带来的偏差等因素，仍会使得生成的车辆感测定位数据存在误差、跳变或乱序等问题，从而影响车辆融合定位的结果，并影响车辆智能驾驶控制过程的具体实现。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提供一种车辆融合定位方法、系统、装置和计算机可读介质，实现车辆多种传感数据的融合度，提升车辆融合定位最终结果的平滑性和可靠性。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种车辆融合定位方法，包括：将组合导航模块生成的车辆加速度和角速度数据通过卡尔波滤波处理过程，得到第一平滑状态输出数据；基于地图匹配模块生成的第一车辆位置和姿态数据、组合导航模块生成的第二车辆位置和姿态数据和所述第一平滑状态输出数据，经过误差状态卡尔曼滤波处理过程，得到车辆融合定位初级结果；对组合导航模块生成的车辆的速度和姿态数据作平滑滤波处理，得到第二平滑状态输出数据；基于所述车辆位置和姿态初级结果和所述第二平滑状态输出数据，经过扩展卡尔曼滤波处理过程，得到车辆融合定位最终结果。
<...【技术保护点】
1.一种车辆融合定位方法，包括：
2.根据权利要求1所述的车辆融合定位方法，其特征在于，所述误差状态卡尔曼滤波处理过程包括状态预测处理过程和状态更新处理过程。
3.根据权利要求2所述的车辆融合定位方法，其特征在于，所述误差状态卡尔曼滤波处理过程包括：
4.根据权利要求1所述的车辆融合定位方法，其特征在于，所述平滑滤波处理包括载波相位动态实时差分处理过程。
5.根据权利要求1所述的车辆融合定位方法，其特征在于，还包括：将里程计模块生成的第三车辆位置和姿态数据，作为误差状态卡尔曼滤波处理过程的输入数据。
6.根据权利要求5所述的车辆融合定位方法，其特征在于，所述误差状态卡尔曼滤波处理过程包括状态预测处理过程和状态更新处理过程；
7.根据权利要求1所述的车辆融合定位方法，其特征在于，还包括在所述卡尔曼滤波处理过程之前，
8.根据权利要求1所述的车辆融合定位方法，其特征在于，所述组合导航模块包括惯性测量单元和全球卫星导航模块。
9.根据权利要求5所述的车辆融合定位方法，其特征在于，所述里程计模
10.一种车辆融合定位系统，包括：组合导航模块、地图匹配模块和控制器模块；
11.根据权利要求10所述的车辆融合定位系统，其特征在于，所述误差状态卡尔曼滤波处理过程包括状态预测处理过程和状态更新处理过程。
12.根据权利要求11所述的车辆融合定位系统，其特征在于，所述误差状态卡尔曼滤波处理过程包括：
13.根据权利要求10所述的车辆融合定位系统，其特征在于，所述平滑滤波处理包括载波相位动态实时差分处理过程。
14.根据权利要求10所述的车辆融合定位系统，其特征在于，所述控制器模块还被配置为：
15.一种车辆融合定位装置，包括：
16.一种存储有计算机程序代码的计算机可读介质，所述计算机程序代码在由处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种车辆融合定位方法，包括：
2.根据权利要求1所述的车辆融合定位方法，其特征在于，所述误差状态卡尔曼滤波处理过程包括状态预测处理过程和状态更新处理过程。
3.根据权利要求2所述的车辆融合定位方法，其特征在于，所述误差状态卡尔曼滤波处理过程包括：
4.根据权利要求1所述的车辆融合定位方法，其特征在于，所述平滑滤波处理包括载波相位动态实时差分处理过程。
5.根据权利要求1所述的车辆融合定位方法，其特征在于，还包括：将里程计模块生成的第三车辆位置和姿态数据，作为误差状态卡尔曼滤波处理过程的输入数据。
6.根据权利要求5所述的车辆融合定位方法，其特征在于，所述误差状态卡尔曼滤波处理过程包括状态预测处理过程和状态更新处理过程；
7.根据权利要求1所述的车辆融合定位方法，其特征在于，还包括在所述卡尔曼滤波处理过程之前，
8.根据权利要求1所述的车辆融合定位方法，其特征在于，所述组合导航模块包括惯性测量...
【专利技术属性】
技术研发人员：张瑜，
申请(专利权)人：合众新能源汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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