【摘 要】
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目前的智能网联汽车测试评价中缺乏针对现场测试环境和车辆本身的交互数据,如车辆在现场驾驶环境中的相对位置、行驶轨迹等相关的基于位置的交互型动态数据.高精度定位服务近几年来也越来越受到业界关注.本文介绍了基于差分定位的LBS服务在智能网联汽车测试评价中的应用,针对存在的误差因素,引入GNSS/IMU的组合惯性导航的方法并结合非线性自回归网络(NARX)神经网络算法对其进行优化,保证了在实际应用过程中定位数据的精确性和连续性.
【机 构】
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中电海康集团有限公司,杭州 浙江 310013
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目前的智能网联汽车测试评价中缺乏针对现场测试环境和车辆本身的交互数据,如车辆在现场驾驶环境中的相对位置、行驶轨迹等相关的基于位置的交互型动态数据.高精度定位服务近几年来也越来越受到业界关注.本文介绍了基于差分定位的LBS服务在智能网联汽车测试评价中的应用,针对存在的误差因素,引入GNSS/IMU的组合惯性导航的方法并结合非线性自回归网络(NARX)神经网络算法对其进行优化,保证了在实际应用过程中定位数据的精确性和连续性.
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