基于多特征融合的车辆定位算法研究

摘要：

本文提出了一种基于多特征融合的车辆定位算法.传统的车辆定位算法通常采用低精度的全球定位系统(GPS)进行车辆定位,因此有较大的误差.本文充分利用智能手机上内置的多种传感器,诸如摄像头、低精度GPS以及加速器计,通过提取多特征并进行融合以提供更加准确的定位.首先,利用视觉方法检测多车道线,根据检测结果计算基于视觉的横向偏差;其次,利用低精度GPS与电子地图计算基于GPS的横向偏差;最后,利用卡尔曼滤波将两种横向偏差融合起来,从而估计当前车辆位置.本文利用实车进行了实验,结果表明本文所提出算法具有一定的准确性和有效性.

关键词： 车辆定位 卡尔曼滤波 全球定位系统 特征融合

作者: 杨彪 邹凌 周天彤

作者单位: 常州大学信息科学与工程学院,常州213164

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十一届和谐人机环境联合会议

会议地点: 葫芦岛

会议语种:中文

页码: 182-185

在线出版日期: 2015-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）