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基于粒子群優(yōu)化的無(wú)人車雙慣性測(cè)量單元姿態(tài)融合方法

汽車技術(shù) 頁(yè)數(shù): 9 2024-02-02
摘要: 為提高無(wú)人車系統(tǒng)中微機(jī)電慣性測(cè)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(wú)跡卡爾曼濾波(STAUKF)算法的數(shù)據(jù)融合方法。首先,對(duì)兩種不同精度的IMU模塊通過(guò)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(duì)兩種IMU的后驗(yàn)估計(jì)進(jìn)行融合,最后,在搭建的無(wú)人車平臺(tái)上進(jìn)行測(cè)試。試驗(yàn)結(jié)果表明,相較于兩種單一I... (共9頁(yè))

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