基于魯棒AFCKF的無人車多源組合導(dǎo)航方法

摘要： 針對無人車進(jìn)行多源信息融合時部分傳感器失效或量測異常導(dǎo)致定位精度下降甚至無法定位的問題，提出了一種魯棒自適應(yīng)聯(lián)邦容積卡爾曼濾波（AFCKF）算法。首先，在子濾波器中將Huber方法與容積卡爾曼濾波相結(jié)合，并基于馬氏距離實(shí)時調(diào)整Huber方法中的調(diào)節(jié)因子，提高了子濾波器的估計(jì)精度和魯棒性。其次，在信息融合中，基于預(yù)測狀態(tài)殘差以及量測殘差的二次型引入一種自適應(yīng)信息分享因子計(jì)算方法，... （共8頁）