车载多传感器融合定位方案：GPS +IMU+MM( 十 )_导读高德定位业务包括云上定位和端上定

姿态编排使用的是AHRS（Attitude andheading reference system ）融合算法，处理后输出车机姿态信息。姿态编排流程如图6所示：

位置编排是指结合姿态编排结果，对测速仪观测值进行积分后得到车机位置。

融合算法

车机融合定位项目使用了GNSS、MM和DR三项技术，每项技术能够提供全部或部分车机导航信息，如表3所示。以位置信息为例， GNSS、MM和DR都输出车机位置，但由于不同技术手段有各自的误差源，致使不同技术的定位结果并不相同。

因此，融合算法有两个目的：第一，将不同技术的导航信息融合成唯一导航信息，使之可靠性高于未融合前的；第二，估计器件误差（陀螺仪零偏、测速仪尺度误差和导航误差等）。

融合算法基于Kalman滤波实现，其关键在于模型建立和模型参数设置。 Kalman滤波模型由状态转移方程和观测方程构成。状态转移方程表示相邻导航状态之间的转移关系，它通过构建导航误差微分方程实现；模型参数是指状态转移噪声和观测噪声，观测噪声的设置与GPS质量评估模块相关。

车载多传感器融合定位方案：GPS +IMU+MM( 十 )