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视觉与单路侧单元辅助的车辆定位方法
文献摘要：
为准确获取在城市峡谷等GNSS定位受限环境下的车辆位置,提出了一种视觉与单路侧单元(RSU)辅助的车辆定位方法.利用相机观测车辆到车道线的横向距离,利用单RSU与车辆进行测距与通信,通过误差状态卡尔曼滤波算法对GNSS、IMU、RSU和相机观测信息进行融合,实现对车辆位姿的准确估计.针对上述方法进行了实车测试,分析了单RSU测距信息和横向距离观测对定位结果的影响.结果表明:单RSU测距信息可有效降低纵向定位误差,但对横向定位误差的修正作用随着远离RSU逐渐降低,横向距离观测可有效弥补这一不足.二者优势互补,水平定位均方根误差小于10 cm,验证了所提出方法的有效性.
文献关键词：
车辆定位;视觉测距;路侧单元;误差状态卡尔曼滤波
中图分类号：
作者姓名：
盛树轩;荆崇波;蒋朝阳
作者机构：
北京理工大学机械与车辆学院,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]盛树轩;荆崇波;蒋朝阳-.视觉与单路侧单元辅助的车辆定位方法)[J].汽车工程,2022(07):1009-1017,1026
A类：
B类：
路侧单元,车辆定位,定位方法,峡谷,GNSS,受限环境,RSU,车道线,横向距离,误差状态卡尔曼滤波,卡尔曼滤波算法,IMU,观测信息,车辆位姿,实车测试,距离观测,定位结果,定位误差,修正作用,优势互补,平定,视觉测距
AB值：
0.342043
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