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卡爾曼濾波在智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)狀態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用研究

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摘要:為提高智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的狀態(tài)估計(jì)精度與穩(wěn)定性,研究采用卡爾曼濾波技術(shù),結(jié)合多源數(shù)據(jù)融合、動(dòng)力學(xué)建模及場(chǎng)景適應(yīng)性優(yōu)化,分析了卡爾曼濾波在高速公路、城市道路及停車(chē)場(chǎng)等復(fù)雜場(chǎng)景下的應(yīng)用,通過(guò)引入深度學(xué)習(xí)和粒子濾波等創(chuàng)新策略,顯著提升了定位精度、動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)與環(huán)境感知能力。結(jié)果表明,卡爾曼濾波技術(shù)能夠有效提高智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)在多場(chǎng)景下的魯棒性與實(shí)時(shí)性,推動(dòng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的精確決策與安全性保障。(剩余6091字)

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