基于粒子群優(yōu)化的無人車雙慣性測量單元姿態(tài)融合方法
汽車技術(shù)
頁數(shù): 9 2024-02-02
摘要: 為提高無人車系統(tǒng)中微機(jī)電慣性測量單元(MEMS IMU)的姿態(tài)角解算精度,提出了一種基于粒子群優(yōu)化(PSO)算法和自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤無跡卡爾曼濾波(STAUKF)算法的數(shù)據(jù)融合方法。首先,對兩種不同精度的IMU模塊通過STAUKF算法進(jìn)行濾波,然后,利用構(gòu)造的兩類誤差函數(shù),引入PSO算法對兩種IMU的后驗(yàn)估計(jì)進(jìn)行融合,最后,在搭建的無人車平臺上進(jìn)行測試。試驗(yàn)結(jié)果表明,相較于兩種單一I... (共9頁)