作者：彭文正,敖银辉,黄晓涛,王鹏飞 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2020年第08期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2020080100 DOC编号：DOCCGJS2020080109 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对大学生无人驾驶方程式(FSAC)于地图内高精定位以及速度观测的问题，设计基于多传感器信息融合的状态估计算法，并应用于自研实车平台。算法基于迭代扩展卡尔曼滤波(iEKF)进行设计，融合多类传感器，包括惯性测量单元(IMU)、转角及轮速编码器、全球卫星定位(GPS)、相机与激光雷达(Lidar)。首先，利用IMU预测车辆先验状态；然后，建立并联融合架构，对各类传感器数据进行不同的信息处理，用于更新先验状态；由于并联融合的架构，不同传感器可独立地维护车辆的状态观测。实验结果表明，所提出的算法对地图内定位、速度观测有较好的精度，且具有足够的冗余性和实时性。

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