本文探讨了传感器融合在自动化驾驶中的应用，介绍了一种轻量化且精确的定位算法，该算法利用多个惯性测量单元（IMU）进行数据融合，显著提高了定位精度。通过将不同IMU的测量值映射到基准IMU上，实验结果表明，该方法能有效减少位置漂移，从0.4米降至0.3米。此外，文章还提供了传感器融合在自动化驾驶领域的综述，涵盖了当前研究的热点和挑战。
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传感器融合
- A Lightweight and Accurate Localization AlgorithmUsing Multiple Inertial Measurement Units 链接 RAL 2020
使用多个IMU，将他们的测量值映射到基准IMU上。实验结果在VIO的实采数据上进行验证，没有公开数据集，板子是自己定制的，根据其结果，效果是：drift 0.4m–》0.3m。 - Multi-Sensor Fusion in AutomatedDriving: A Survey 链接
参考：
3. https://python.ctolib.com/YiChenCityU-Recent_SLAM_Research.html；更新得比较勤
4.
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