基于鲁棒AFCKF的无人车多源组合导航方法

摘要： 针对无人车进行多源信息融合时部分传感器失效或量测异常导致定位精度下降甚至无法定位的问题，提出了一种鲁棒自适应联邦容积卡尔曼滤波（AFCKF）算法。首先，在子滤波器中将Huber方法与容积卡尔曼滤波相结合，并基于马氏距离实时调整Huber方法中的调节因子，提高了子滤波器的估计精度和鲁棒性。其次，在信息融合中，基于预测状态残差以及量测残差的二次型引入一种自适应信息分享因子计算方法，... （共8页）