필터링 기반의 적응형 다중 센서 융합 위치추적 방법

고정밀 위치측정은 자율주행 차량의 기본 요구 사항입니다. 그러나 단일 센서 위치 측정 기술은 고유한 한계로 인해 복잡한 시나리오에서 정확성이 저하될 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 오류 상태 칼만 필터를 기반으로 한 적응형 다중 센서 융합 위치 추적 방법을 제안합니다. 정상 분포 변환(NDT)을 활용하는 밀접하게 결합된 레이저 관성 오도미터를 통합하여 자세 변환 상태에 대한 다단계 퍼지 평가 모델을 구축했습니다. 이 모델은 GNSS 신호가 방해받을 때 GNSS 데이터와 레이저 관성 오도미터의 신뢰성을 평가하며, 자세 업데이트를 위해 더 높은 신뢰성을 가진 데이터를 우선시합니다. 실제 차량 테스트는 우리가 제안한 위치 추적 방법이 복잡한 환경에서 자율주행 차량의 위치 정확성 및 강건성 요구 사항을 만족스럽게 충족함을 보여줍니다.