容积卡尔曼滤波在车辆定位中的应用研究

在万物互联的时代,交通系统中精准的车辆位置信息显得尤为重要。为了能够得到准确的车辆位置,通过硬件采集到基本数据后,可再经过一系列数据处理,能够一定程度上提高车辆定位的精度。本文将自适应的交互多模算法和容积卡尔曼滤波算法(CKF)相结合,能适应车辆的各种机动状态。仿真实验表明,交互多模容积卡尔曼滤波算法的定位精度相较于容积卡尔曼滤波算法的定位精度能够提升25%左右。