基于粒子群优化的无人车双惯性测量单元姿态融合方法

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【摘要】为提高无人车系统中微机电惯性测量单元（MEMS IMU）的姿态角解算精度，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波（STAUKF）算法的数据融合方法。首先，对两种不同精度的IMU模块通过STAUKF算法进行滤波，然后，利用构造的两类误差函数，引入PSO算法对两种IMU的后验估计进行融合，最后，在搭建的无人车平台上进行测试。（剩余15837字）

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