基于HMM的电动汽车行车轨迹纠偏优化

摘要：

为准确获取汽车行车轨迹跟踪数据,提出一种结合电子地图导航定位数据的行车轨迹纠偏优化方法,基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)构建观测概率、状态概率和状态转移概率,提出使用隐马尔可夫纠偏定位点优化算法优化原始定位点,剔除偏差较大轨迹点,提升轨迹纠偏的正确率.通过在实际的行车轨迹数据上应用Viterbi算法求解建立的模型,验证了基于HMM的行车轨迹纠偏方法的可行性和应用性.

关键词：电动汽车、隐马尔可夫、轨迹跟踪、轨迹纠偏、自动驾驶

所属期刊栏目：41

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国网天津市电力公司科技基金项目K J18-1-31

在线出版日期：2020-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2697-2700,封3