期刊文章详细信息
基于RNN的智能网联汽车高精度定位方法
Method of Global High-Precision Positioning for Intelligent Connected Vehicle Based on RNN
文献类型:期刊文章
LI Xiaohui;FANG Fang;DENG Tianmin(Chongqing Xibu Automobile Proving Ground Management Co.,Ltd,Chongqing 408300,China;School of Transportation,Chongqing Jiaotong University,Chongqing 400074,China)
机构地区:[1]重庆西部汽车试验场管理有限公司,重庆408300 [2]重庆交通大学交通运输学院,重庆400074
基 金:“基于宽带移动互联网的智能汽车和智慧交通应用示范工程及产品工程化公共服务平台”工信部重点项目资助(0714-EMTC02-5593/20);重庆市科技人才培养计划(cstc2013kjrc-qnrc0148)
年 份:2019
卷 号:9
期 号:4
起止页码:260-267
语 种:中文
收录情况:AJ、CSA、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊
摘 要:针对智能网联汽车行驶过程中GPS信号丢失引起定位失效的问题,提出基于RNN的高精度定位方法。采用数据驱动建模方法建立汽车行驶过程中基于RNN的定位模型,利用GPS、INS和RTK等技术,设计了高精度定位数据采集系统。对基于BP和RNN的定位模型性能进行比较,同时分析了基于RNN的定位模型在不同GPS信号失效时长下模型的定位精度。试验表明,基于RNN的高精度定位模型性能更佳,当GPS信号失效时长30 s时,其98%定位精度误差小于40 cm。
关 键 词:高精度定位 循环神经网络 数据驱动 全球定位系统
分 类 号:U495[物流管理与工程类]
参考文献:
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引证文献:
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同被引文献:
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