简介：摘 要：本研究设计了一个惯性导航系统（INS）、视觉导航系统、卫星导航系统（GNSS）相组合的智能网联汽车定位系统。该系统使用卡尔曼滤波器对惯性测量单元（IMU）数据、图像数据、卫星定位信息进行数据融合，从而让智能网联汽车可在无卫星信号或弱卫星信号的车载场景中使用。通过视觉/INS/GNSS的组合，智能网联汽车可以不再强依赖GNSS定位信息，在卫星信号被遮挡或者多径效应明显的复杂环境中，仍能获得连续可靠的定位信息。
基于视觉/INS/GNSS组合导航系统设计研究
