公开(公告)号：CN119936940A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411992866.5

申请日：2024-12-31

Applicant: 重庆大学

Inventor： 王玉娟 ,  杜志豪 ,  李坤译 ,  袁向荣 ,  司志邦 ,  邵珠武 ,  杨环羽 ,  罗小峰 ,  章麒赟

IPC: G01S19/45 ,  G01S19/47 ,  G01S19/39 ,  G01C21/28

Abstract: 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的自动驾驶车辆累积误差减小方法，旨在提高车辆轨迹预测的精度，减小累计误差。系统通过车轮编码器和车载GPS获取车辆的第一姿态信息向量Φk1和第二姿态信息向量Φk2。根据构建的卡尔曼滤波器对上述两个姿态向量进行预测解算，得到校正后的最优姿态信息向量Φopt。将最优姿态信息向量Φopt带入自动驾驶车辆启停情况下，并根据计算得到的距离与设定的阈值进行比较，从而根据误差大小来进行判断校准。仿真测试表明，通过在每次停车时以上述步骤校准车辆实际位置数据，来减少车辆在多次启动停止模式下的累计误差，系统有效减小了每段轨迹误差的叠加，提升长距离多段行驶轨迹预测的准确性。