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Theoretical framework for In-Car Navigation based on Integrated GPS/IMU Technologies

机译:基于集成GPS / IMU技术的车载导航理论框架

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摘要

In this report the problem of vehicular navigation based on the integration of the global positioning system and an inertial navigation systemis tackled. After analysing some fundamental technical issues about reference systems, vehicle modelling and sensors, a novel solution, combining extended Kalman filtering with particle filltering, is developed. This solution allows to embed highly non-linear constraints originating fromdigital maps in the position estimation process and is expected to be implementable on commercial hardware platforms equipped with low costinertial sensors
机译:在本报告中,解决了基于全球定位系统和惯性导航系统集成的车辆导航问题。在分析了有关参考系统,车辆建模和传感器的一些基本技术问题之后,开发了一种将扩展卡尔曼滤波与粒子填充相结合的新颖解决方案。该解决方案允许在位置估计过程中嵌入源自数字地图的高度非线性约束,并且有望在配备低成本惯性传感器的商用硬件平台上实现

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