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基于InEKF和深度学习的车辆定位研究
《控制与决策》2024年第12期4037-4044,共8页郭戈 林皓栋 刘佳庚 李增勃 
国家自然科学基金项目(62173079,U1808205);2024年河北省硕士在读研究生创新能力培养项目(CXZZSS2024180)。
研究一种利用不变拓展卡尔曼滤波器(invariant extended Kalman filter,InEKF)和深度学习的车辆定位方案.首先,通过引入轮速计测量模型,构建基于自编码器的深度神经网络,并重构车辆速度真值;然后,基于InEKF推导以SE(3)为状态量的滤波算...
关键词：车辆定位 多源融合 深度学习 轮速计模型 
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