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本发明涉及智能网联汽车定位技术领域，且公开了一种复杂环境下基于最大相关熵视惯融合定位方法，首先采用图像对齐和IMU位姿解算策略估计相机位姿；然后采用逆深度滤波方法估计种子点深度；最后使用最大相关熵多状态约束扩展卡尔曼滤波对IMU与视觉进行位姿优化，并使用词袋模型的重定位算法防止系统丢失。采用的最大相关熵多状态约束卡尔曼滤波将视觉和IMU信息融合，以达到适应更多复杂噪声环境下的车辆定位，本发明解决了在多噪声环境中，利用视惯融合定位达到安全的可靠的定位精度，使车辆安全的行驶出复杂环境路段。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN118067119A
(43)申请公布日2024.05.24
(21)申请号202410282035.2
(22)申请日2024.03.13
(71)申请人河南科技大学
地址471000
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