【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自动驾驶导航，具体涉及一种车载即插即用级联式非线性优化组合导航方法。
技术介绍
1、随着车联网和路网基建行业的快速发展，自动驾驶技术在车路协同领域内得到了越来越多的关注。由多个传感器组成的组合导航模块已经集成在自动驾驶系统中，以提供准确的载体运动信息。惯性测量单元(inertial measurement unit,imu)通常是作为核心传感器，因为imu可以完全反应载体运动情况并且可以提供高速率的测量。然而，考虑到imu积分误差会随着时间的推移而积累，其性能将逐渐下降。全球定位系统(globalpositioning system,gps)、磁力计、激光雷达以及视觉图像可以在室外环境中提供额外的感知能力。通常这些传感器将以不同的更新率传输到处理器，不同种类量测信息的异步处理对组合导航方法提出了巨大挑战，且不同种类传感器随着环境的变化存在间歇失效的可能，此时传统组合导航方案的动态适应性也是一个关键问题。
2、卡尔曼滤波及其变体在车载组合导航中得到了广泛的应用。为了解决上述问题，研究人员基于卡尔曼滤波提出了各种不...
【技术保护点】
1.一种车载即插即用级联式非线性优化组合导航方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的车载即插即用级联式非线性优化组合导航方法，其特征在于，定义的载体状态向量的表达式为：
3.根据权利要求1所述的车载即插即用级联式非线性优化组合导航方法，其特征在于，加速度计和陀螺仪测量值的更新预积分量，表达式为：
4.根据权利要求3所述的车载即插即用级联式非线性优化组合导航方法，其特征在于，根据预积分误差状态方程聚合并传播相邻IMU测量值累积的预积分量。
5.根据权利要求4所述的车载即插即用级联式非线性优化组合导航方法，...
【技术特征摘要】
1.一种车载即插即用级联式非线性优化组合导航方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的车载即插即用级联式非线性优化组合导航方法，其特征在于，定义的载体状态向量的表达式为：
3.根据权利要求1所述的车载即插即用级联式非线性优化组合导航方法，其特征在于，加速度计和陀螺仪测量值的更新预积分量，表达式为：
4.根据权利要求3所述的车载即插即用级联式非线性优化组合导航方法，其特征在于，根据预积分误差状态方程聚...
【专利技术属性】
技术研发人员：富立，王瑞，王玲玲，唐宁，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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