本發明專利技術公開了一種基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位方法及系統。本發明專利技術首先對車輛傳感器定位系統所采集的定位數據進行預處理；然后將預處理后的數據通過卡爾曼濾波器進行前向濾波；接著將濾波后的數據輸入貝葉斯融合模塊進行數據融合；最后將融合的數據通過卡爾曼濾波器進行后向濾波輸出。通過將貝葉斯估計與卡爾曼濾波器相結合，本發明專利技術在對傳感器數據進行去噪和估計的同時，還能動態處理數據的異常，提高車輛定位的精度和魯棒性。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及車輛定位，尤其涉及一種基于多傳感器數據融合的車輛定位方法及系統，具體結合了卡爾曼濾波器和貝葉斯估計，用于提高自動駕駛車輛在復雜環境下的定位精度和可靠性。
技術介紹
1、自動駕駛技術的不斷發展使得車輛定位成為影響系統安全性和可靠性的核心要素之一。然而，在實際應用場景中，車輛周圍的環境復雜多變，如城市高樓密集區域、隧道和惡劣天氣等都會對車輛定位的準確性產生較大影響。這些環境干擾通常導致單一傳感器（例如gps、激光雷達或攝像頭）的性能受到限制，進而影響車輛的定位精度。因此，如何利用多傳感器數據融合來實現高精度、穩定的車輛定位，是當前研究和工程應用中的一個重要挑戰。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是為了解決在傳感網絡數據融合中各傳感節點數據的不確定性和不一致性問題，特別是在城市高樓、隧道等復雜環境中確保車輛定位的高精度和穩定性。為此，提出了一種基于卡爾曼濾波器和貝葉斯估計的數據融合車輛定位方法及系統。
2、本專利技術的第一方面，提供了基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位方法，該方法包括以下步驟：
3、對車輛傳感器定位系統所采集的定位數據進行預處理；
4、將預處理后的數據通過卡爾曼濾波器進行前向濾波；
5、將濾波后的數據進入貝葉斯融合模塊進行數據融合；
6、將融合的數據通過卡爾曼濾波器進行后向濾波輸出。
7、本專利技術的第二方面，提供了基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位系統，包括：
>8、數據預處理模塊，用于對車輛傳感器定位系統所采集的定位數據進行預處理；9、前向濾波模塊，用于將預處理后的數據通過卡爾曼濾波器進行前向濾波；
10、數據融合模塊，用于將濾波后的數據進入貝葉斯融合模塊進行數據融合；
11、后向濾波模塊，用于將融合的數據通過卡爾曼濾波器進行后向濾波輸出。
12、本專利技術的第三方面，提供了基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位設備，包括存儲器和一個或多個處理器，所述存儲器中存儲有可執行代碼，所述一個或多個處理器執行所述可執行代碼時，用于實現基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位方法。
13、本專利技術的第四方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有程序，該程序被處理器執行時，實現基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位方法。
14、本專利技術的有益效果：本專利技術提出了一種基于卡爾曼濾波器與貝葉斯估計結合的車輛定位方法及系統，旨在應對多傳感器數據存在的不確定性、不一致性以及外部環境的復雜性。通過將貝葉斯估計與卡爾曼濾波器相結合，本專利技術在對傳感器數據進行去噪和估計的同時，還能動態處理數據的異常，提高車輛定位的精度和魯棒性。進一步，本申請的傳感器數據融合還考慮了傳感器的可靠性，即根據各傳感器的可靠性來動態分配權重，融合得到初步的位置信息，而所述的權重由測量值之間的差異和各自的方差確定。傳感器的權重比反映了它們在狀態估計中的相對可靠性，當兩個傳感器測量值之間的差異較大時，差異較小的傳感器會被賦予更高的權重。通過本申請所記載的貝葉斯方法能夠非常有效地識別傳感器數據的不一致，從而可以反映測量值得真實狀態。
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【技術保護點】
1.基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位方法，其特征在于該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位方法，其特征在于：所述的定位數據包括GPS、IMU和激光雷達傳感器的數據。
3.根據權利要求2所述基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位方法，其特征在于：對定位數據進行預處理具體包括：
4.根據權利要求1所述基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位方法，其特征在于：在所述前向濾波中，卡爾曼濾波器利用系統狀態方程和觀測方程對傳感器數據進行預測和更新，從而濾除噪聲和干擾，得到初步去噪后的數據。
5.根據權利要求1所述基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位方法，其特征在于：將融合得到的初步位置信息通過后向卡爾曼濾波器進行平滑處理，進一步消除殘余的測量誤差。
6.基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位系統，其特征在于，包括：
7.基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位設備，其特征在于，包括存儲器和一個或多個處理器，所述存儲器中存儲有可執行代碼，所述一個或多個處理器執行所述可執行代碼時，用于實現權利要求1-5中任一項所述的基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位方法。
8.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有程序，該程序被處理器執行時，實現權利要求1-5中任一項所述的基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位方法。
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【技術特征摘要】
1.基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位方法，其特征在于該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位方法，其特征在于：所述的定位數據包括gps、imu和激光雷達傳感器的數據。
3.根據權利要求2所述基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位方法，其特征在于：對定位數據進行預處理具體包括：
4.根據權利要求1所述基于卡爾曼濾波器的貝葉斯數據融合車輛定位方法，其特征在于：在所述前向濾波中，卡爾曼濾波器利用系統狀態方程和觀測方程對傳感器數據進行預測和更新，從而濾除噪聲和干擾，得到初步去噪后的數據。
5.根據權利要求1所述基于卡爾曼濾波器的貝葉...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張品，肖慶波，
申請(專利權)人：杭州電子科技大學，
類型：發明
國別省市：
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