作者：石建强; 王迪; 陈光武; 刘射德; 徐琛gnss组合导航系统现代有轨电车模糊投票机制卡尔曼滤波
摘要：GNSS与IMU组合导航系统具有全天候、全天时、高动态和误差不随时间积累的优点,结合现代有轨电车定位需求,提出一种基于GNSS与IMU的现代有轨电车组合定位方法。该方法利用GNSS和IMU 2种传感器安装在不同位置来实现数据采集,基于模糊投票机制决策的融合算法,能够实现对多IMU传感器的数据融合,减小随机误差;分析GNSS系统的故障诊断与隔离方法,给出故障判别条件;提出采用自适应联邦卡尔曼滤波算法实现GNSS与IMU数据最优融合和可容错处理。研究结果表明：本方案能够实现高精度可靠定位,与传统的GPS与IMU组合定位相比,其定位精度提高了40.2%,系统的容错能力得到进一步提高。
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