面向智能驾驶惯性导航的车载IMU数据补偿方法

本申请涉及定位导航技术领域，具体涉及面向智能驾驶惯性导航的车载IMU数据补偿方法，该方法包括：通过旋转平台获取车载IMU多种姿态数据，并获取参考量，建立目标函数，并采用优化算法获取离线标定的旋转误差矩阵以及比例因子矩阵；在车辆运行过程中获取运行原始测量，定义系统状态向量，分析误差小角度对应的叉乘矩阵与旋转误差矩阵之间的泰勒展开近似关系，基于IMU运动学模型，构建离散时间状态方程以及观测方程，采用扩展卡尔曼滤波获取每次更新后的误差小角度；结合各时刻的运行原始测量，对车载IMU数据进行实时补偿。本申请旨在提升惯性导航的精度与鲁棒性，满足智能驾驶对持续稳定定位的需求。