车路协同定位算法

定位精度提升30%

通过融合路侧全局定位与车载视觉惯导，消除累积误差并降低计算复杂度。

李祎承 · Yunqi, Xia · 蔡英凤 · 王海 · 陈龙

IEEE Internet of Things Journal 2025

参数信息

定位精度提升

30 %

技术优势

消除累积误差

路侧3D目标检测提供无漂移的车辆位置与姿态，不再依赖递推累积。

计算更轻

基于边的边缘化机制高效融合车路约束，降低计算复杂度。

应用场景

• 自动驾驶定位：为高级别自动驾驶提供无漂移、稳定可靠的高精度定位，减少依赖高精地图更新。
• 工业机器人导航：在仓储、工厂等场景中，利用已有的路侧传感器实现机器人全局一致定位，避免累积误差导致导航偏差。
• 移动机器人定位：融合车载与路侧观测，使移动机器人在无GPS或弱纹理环境中也能稳定获得抗漂移定位。