【摘 要】
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研究基于自主车的自主导航信息融合算法,针对量测噪声、建模误差等因素引起的滤波发散问题,提出一种实时、自适应滤波算法。通过监测新息向量均值与协方差变化,构建模糊规则
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研究基于自主车的自主导航信息融合算法,针对量测噪声、建模误差等因素引起的滤波发散问题,提出一种实时、自适应滤波算法。通过监测新息向量均值与协方差变化,构建模糊规则推理机制,通过模糊推理,自适应调节滤波器滤波增益,实时改变量测信息估计并更新权重,抑制滤波发散,实现最优估计。搭建自主车仿真环境,采集跑车数据,验证结果表明：相比常规滤波,该算法提高滤波精度效果明显,较好解决了噪声及未建模部分所引起的滤波发散问题。
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