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摘要
随着导航定位技术领域可用的位置传感器种类越来越多,各传感器采集数据优缺点并存,同一个物理信息数据源也呈多样化。因此,依靠单一传感器提供信息已无法满足用户需求。本论文采用导航定位传感器GNSS(Global Navigation Satellite System,全球导航卫星系统)接收机、视觉传感器和惯性导航传感器采集位置信息,采用卡尔曼滤波技术进行数据预处理,通过计算相对误差和均方根误差对预处理置信度和精确度加以判断,然后采用最优加权融合估计算法对滤波后数据进行融合,仿真对比结果表明:融合处理结果优于单源处理结果,导航定位精度得到提高,能更好地为用户提供多维度的导航定位结果,同时也为环境数据预测和评估做支撑,具有一定的实际应用价值。
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