智能网联汽车定位算法计算优化

智能网联汽车要实现自动驾驶,需要连续、可靠的定位信息。多传感器融合定位技术是智能网联汽车的必备解决方案。在多传感器融合系统中,惯性测量单元是必不可少的传感器。但是惯性导航的机械编排计算量大,实时定位效率较低。实际上,惯性导航算法在速度更新时,无须进行旋转效应和划桨效应补偿。从实测结果可知,省略两项高阶补偿项,不仅不会影响其定位效果,也能降低定位算法的计算量,从而满足智能网联汽车自动驾驶的低时延要求。