间隔分割共变交叉过器:理论及其应用在多传感器多车辆系统中的合作定位
Xiaoyu Shan1, Adnane Cabani1, Houcine Chafouk1
1ESIGELEC, IRSEEM, Université de Rouen Normandie, 76000 Rouen, France.
间隔分割共变交叉过器 (ISCIF) 解决了多传感器多车辆系统中的乱伦数据. 这种新方法提高了数据融合的准确性和一致性,以实现更好的本地化.
科学领域:
- 机器人技术和自主系统
- 传感器融合和估计理论
背景情况:
- 数据乱伦,以估计之间的相关性为特征,导致数据融合中的不一致结果.
- 这一问题在多传感器多车辆 (MSMV) 系统中尤其严重,导致悲观的估计和计算负载增加.
研究的目的:
- 提出一种新的数据融合方法,即间隔分割共变交叉波器 (ISCIF),以减轻数据乱伦问题.
- 设计一个分散的MSMV定位系统,包括绝对和相对定位阶段.
主要方法:
- 开发和理论一致性证明的间隔分割共变量交叉波器 (ISCIF).
- 实施一个分散的MSMV本地化系统,使用ISCIF和相对定位来实现绝对定位.
- 在ISCIF应用之前,利用间隔约束传播 (ICP) 来预处理相对位置估计.
主要成果:
- 拟议的ISCIF算法证明了已证明的一般一致性.
- 对比模拟表明,ISCIF方法在分散的MSMV系统中实现了准确和一致的本地化结果.
- 该方法有效地解决了数据乱伦问题,超过了最先进的方法.
结论:
- 间隔分割共变交叉过器 (ISCIF) 是MSMV系统中数据乱伦问题的有效解决方案.
- 拟议的去中心化定位系统提高了车辆定位的准确性和一致性.
- 在自动驾驶汽车应用中,ISCIF为传感器融合提供了显著的进步.
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