自动驾驶汽车位姿估计与组合导航

　　本书系统地介绍了基于全球导航卫星系统与里程计类系统的自动驾驶汽车位姿估计与组合导航方法，包括自动驾驶汽车多源异构传感系统时空对准方法，GNSS信号不良时融合车辆动力学、多轴IMU与视觉信息对车辆姿态与速度进行估计的方法，GNSS信号良好时基于GNSS/INS信息融合的车辆姿态、速度和位置估计方法，GNSS信号失效时基于视觉信息、轮速、单轴陀螺仪以及车道线地图的位置估计方法，并详细介绍了算法原理、设计过程和实验验证效果。

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目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 背景 1
1.2 自动驾驶汽车位姿估计与组合导航发展现状 2
1.2.1 自动驾驶汽车中常用传感器 2
1.2.2 姿态估计 5
1.2.3 速度估计 8
1.2.4 位置估计 21
1.3 本书主要内容 23
第2章 多源传感系统时空同步 26
2.1 多源传感系统介绍 27
2.2 多源传感系统时间同步 32
2.2.1 硬同步 33
2.2.2 软同步 35
2.3 多源传感系统空间对准 44
2.3.1 多轴IMU空间对准 44
2.3.2 GNSS双天线航向对准 61
2.4 本章小结 63
第3章 自主式车辆位姿估计与组合导航 65
3.1 多轴IMU与动力学融合的姿态角与速度联合估计 66
3.1.1 车辆动力学辅助多轴IMU状态估计算法架构 66
3.1.2 基于多源信息融合的姿态估计 67
3.1.3 基于多源信息融合的速度估计 79
3.2 基于视觉辅助的状态估计 106
3.2.1 姿态角估计 106
3.2.2 车辆侧向运动平面几何模型 112
3.2.3 小侧向加速度质心侧偏角估计 114
3.2.4 实验结果 116
3.3 基于线控转向（回正力矩）的状态估计 125
3.3.1 车辆与车道线模型 126
3.3.2 非线性观测器设计 131
3.3.3 非线性观测器误差分析 132
3.3.4 非线性观测器鲁棒性分析 140
3.3.5 实验结果 141
3.4 基于视觉、车辆动力学和陀螺仪的位置估计方法 146
3.4.1 算法结构 146
3.4.2 车道线模型 147
3.4.3 航向角融合 149
3.4.4 位置估计 150
3.4.5 实验结果 151
3.5 本章小结 155
第4章 基于GNSS/IMU的组合导航 157
4.1 基于直接状态法的车辆状态估计 158
4.1.1 运动学状态观测器设计 158
4.1.2 基于估计预测的迟滞补偿算法 158
4.1.3 基于反向平滑与灰色预测融合误差补偿算法 160
4.1.4 实验结果 163
4.2 基于误差状态法的车辆状态估计 176
4.2.1 GNSS/INS组合系统架构及模型 177
4.2.2 速度误差估计 181
4.2.3 姿态误差估计 185
4.2.4 角速度零偏估计 198
4.2.5 实验结果 200
4.3 低速电动汽车航向角估计 215
4.3.1 基于GNSS/IMU组合的航向角估计 215
4.3.2 航向角误差反馈策略 217
4.3.3 实验结果 218
4.4 本章小结 224
参考文献 226