【摘 要】
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当前无人驾驶与智能交通的发展对车载导航的精度、可靠性提出了更高的要求,单一的导航方式总是存在其固有缺陷,为了实现多场景变化下的无缝导航,一般需要使用多传感器组合导航。本文主要研究工作和创新点如下:（1）提出了基于状态变换卡尔曼滤波ST-EKF的改进MSCKF算法。详细推导了MSCKF算法的状态方程和观测方程,针对MSCKF算法中存在的状态方差估计不一致的问题,使用ST-EKF代替传统的EKF,可以
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当前无人驾驶与智能交通的发展对车载导航的精度、可靠性提出了更高的要求,单一的导航方式总是存在其固有缺陷,为了实现多场景变化下的无缝导航,一般需要使用多传感器组合导航。本文主要研究工作和创新点如下:（1）提出了基于状态变换卡尔曼滤波ST-EKF的改进MSCKF算法。详细推导了MSCKF算法的状态方程和观测方程,针对MSCKF算法中存在的状态方差估计不一致的问题,使用ST-EKF代替传统的EKF,可以避免为不可观状态引入错误的可观性,提高组合导航系统的一致性和精度。（2）提出了一种结构化环境约束与运动约束算法。针对惯性/视觉组合导航中可能出现的特征点稀疏和分布不均匀的问题,研究了特征点密度和分布对导航结果的影响。为了消除不利影响,设计了结构化环境约束与运动约束算法,以实现视觉信息部分或全部失效时的无缝导航。（3）设计了一种惯性/视觉/卫星组合无缝导航算法。通过将惯性/卫星组合导航,惯性/视觉组合导航,以及结构化环境约束和运动约束结合起来实现无缝导航,使导航系统在卫星信息或视觉信息受限时可以保持较高的精度,并且可以在场景切换时做到算法运行与导航输出的无缝衔接。
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