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摘要
Level 3级以下的智能驾驶系统对成本极为关注,因而主控芯片一般选择算力有限的车规级微控制器。为了保证微控制器中传感器融合算法运动预测的准确性并在设定的周期内结束运行,需要对滤波器的类型进行选择。文章从传感器融合算法的跟踪效果和计算耗时两个维度对比了线性卡尔曼、扩展卡尔曼、无迹卡尔曼及容积卡尔曼滤波器的优劣。为了确保对比的公正性和有效性,设定的跟踪目标车辆均按照美国城市道路循环工况运行,滤波器的设计均假定目标做匀加速运动。结果表明,4类滤波器的跟踪效果差异微小。线性卡尔曼滤波器计算耗时均值最小且最大计算耗时为0. 005 6 s,是文章推荐的适合于车辆目标跟踪的滤波器。
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单位联创汽车电子有限公司
