摘要
本申请提供了一种定位方法、装置、车辆以及可读存储介质。该方法包括:获取第一数据集合,第一数据集合为第一使用场景中测量的在线数据信息;将第一数据集合输入第一神经网络模型,得到第二数据集合,第一神经网络模型用于对在线数据信息进行降噪处理;将第二数据集合输入第二神经网络模型,得到定位结果的第一预测信息,第二神经网络模型为离线训练模型。本申请实施例,一方面基于神经网络模型对定位参数信息进行降噪处理,有助于提高定位的准确度。另一方面,神经网络模型能够不断的通过训练来自动学习和调整权值,以适应不同的使用场景和条件,从而提高降噪处理的效果,有助于提高定位的准确度。