典型文献
针对小车状态感知的卡尔曼滤波多传感器融合算法
文献摘要：
为解决视觉传感器和雷达获取小车周边环境信息时的数据漂移问题,引入改进扩展卡尔曼滤波对多传感器信息进行融合处理,并将其应用在环境感知模型中.根据小车运动特性建立恒定转率和速度模型,以小车运动实时状态量为输入量构建状态转移函数.以视觉传感器和雷达自带的里程计坐标系建立传感器测量模型,与小车运动模型相结合追踪小车实时运动状态,对小车运动数据进行改进扩展卡尔曼滤波交叉融合,根据雷达和视觉传感器测量精确度的差距,时刻更新相应的噪声协方差矩阵.用搭载ZED双目摄像头及雷达的四轮非全向小车模拟实验,并与传统扩展卡尔曼滤波实验结果比较验证模型的有效性.结果表明:使用改进扩展卡尔曼滤波处理后小车状态曲线更加平滑,数据更为精确,几乎不存在零点漂移.相较改进扩展卡尔曼滤波,传统扩展卡尔曼滤波的最大误差增大了55％,平均误差增大了44％,均方误差增大了17％,且运行处理数据时间更长.
文献关键词：
非全向小车;扩展卡尔曼滤波;环境感知;视觉传感器;雷达
中图分类号：
作者姓名：
任其亮;程昊东
作者机构：
重庆交通大学 交通运输学院,重庆 400074
文献出处：
引用格式：
[1]任其亮;程昊东-.针对小车状态感知的卡尔曼滤波多传感器融合算法)[J].重庆理工大学学报,2022(11):176-182
A类：
非全向小车
B类：
状态感知,波多,多传感器融合,融合算法,视觉传感器,周边环境,环境信息,数据漂移,扩展卡尔曼滤波,融合处理,环境感知,感知模型,车运,运动特性,速度模型,实时状态,状态量,输入量,状态转移,自带,里程计,坐标系建立,立传,传感器测量,测量模型,运动模型,时运,运动状态,运动数据,交叉融合,协方差矩阵,搭载,ZED,双目摄像头,四轮,车模,模拟实验,结果比较,验证模型,滤波处理,零点漂移,最大误差,平均误差,均方误差
AB值：
0.299908
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