摘要：针对无人车多传感器融合定位问题,设计了基于全球导航卫星系统(GNSS)、捷联式惯性导航系统(SINS)及双目视觉里程计的分散式融合架构,通过多个传感器的冗余配置有效提高导航信息的准确性,利用分散式融合架构提高系统的鲁棒性。此外,对于分散式融合中节点相关性未知的问题,将协方差交叉(CI)算法嵌入卡尔曼滤波框架下进行融合。在基于KITTI数据集的仿真验证结果表明,设计的多传感器融合方案能有效提高导航信息的估计精度,增强系统的鲁棒性。

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