卡爾曼濾波在智能網(wǎng)聯(lián)汽車狀態(tài)估計中的應(yīng)用研究

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摘要：為提高智能網(wǎng)聯(lián)汽車的狀態(tài)估計精度與穩(wěn)定性，研究采用卡爾曼濾波技術(shù)，結(jié)合多源數(shù)據(jù)融合、動力學(xué)建模及場景適應(yīng)性優(yōu)化，分析了卡爾曼濾波在高速公路、城市道路及停車場等復(fù)雜場景下的應(yīng)用，通過引入深度學(xué)習(xí)和粒子濾波等創(chuàng)新策略，顯著提升了定位精度、動態(tài)狀態(tài)估計與環(huán)境感知能力。結(jié)果表明，卡爾曼濾波技術(shù)能夠有效提高智能網(wǎng)聯(lián)汽車在多場景下的魯棒性與實時性，推動自動駕駛系統(tǒng)的精確決策與安全性保障。（剩余6091字）