关于由全球定位系统检测在无人驾驶车辆上的SLAM算法所带来的挑战，通用算法SLAM结合认知模型多信息建议设计控制器的结构，并在智能传感器节点结构化的道路环境被用作环境地图的一部分。速构建道路环境地图，并且使用基于局部视觉的辅助定位和导航方法来帮助定位车辆，从而提高对传感器的整体定位的感知和车辆定位的响应速度。
统。真计算表明，控制器可以获得车辆位置的最佳似然值。信息融合;无人驾驶车辆; SLAM中图分类号：TM711文献标识码：A引言定位与地图（SLAM）的同步建设实际上是在一个完全陌生的环境，无人驾驶车辆必须在自己的位置和自己的驾驶状态创建在使用地图进行自主定位和导航的情况下，在未完全定义的条件下进行映射。多数现有的SLAM算法都依赖于嵌入在无人驾驶车辆中的嵌入式传感器或车辆状态检测系统，尽管它们具有强大的局部检测能力，但它们允许高精度定位。地，但感谢无人驾驶车辆。境难以预测，例如由于增加其他车辆等引起的环境变化等。这种情况下，恒温阀芯在车辆运行期间对系统整体定位的感知具有某些缺陷，这些缺陷可能不匹配并导致定位失败。[1-2]。
着道路交通智能的改进和网络技术（道路结构）的发展，在现有的道路环境中，越来越多的传感器节点具有通信功能，可以定义为道路结构。境中智能传感器的节点[3-4]。文提出了一种基于多信息融合模型的广义SLAM算法的设计思想：利用结构化环境的智能传感器节点作为环境地图的组成部分，建立了数学模型。立多传感器信息融合，协助定位实现无人驾驶汽车。了定位和环境建模之外，还改善了车辆的整体定位。制器结构控制器采用交替交替和全局自回归映射定位和创建方法，实现了结合多信息认知模型的广义分布式感知SLAM算法[5-6]。：使用粒子滤波算法，每个粒子的全局图，里程传感器数据，车速传感器数据，激光红外传感器数据，来自摄像机的视觉信号。辆，GPS导航信号接收器的信号，以及其他类型的外部车辆检测信息和车辆本身。驱动状态的信息是依赖于认知模型，并在当前时间的无人驾驶汽车的位置的估计的匹配度的多传感器数据融合，而环境地图与创建无人驾驶汽车的不确定位置以及每个传感器变量的内部和外部变量都被重新校准。过将结构化环境的智能节点作为环境地图的一部分来实现通用SLAM算法的基本体系结构。着迭代次数的增加，无人驾驶车辆的位置和环境地图的确定性（即精度）得到改善并相应地受到影响。前获得最有效的完整路径（全局最佳）。于局部视觉的辅助定位和导航具有很多视觉定位信息和良好的导航效果。
是一种常用的技术定位和导航方法驱动程序。结构化环境中，智能节点通常使用摄像头作为环境中车辆的分布式传感器。行检测，因此，控制器采用基于局部视觉的辅助定位导航方法。
了能够将智能节点相机传感器应用于结构化环境以帮助车辆定位，有必要检测图像中每个粒子的相应位置的相似性对应关系。先，选择无人驾驶车辆自适应的特征，然后自动校准智能节点参数，最后，使用广义特征值获得相似性匹配。于基于对无人驾驶车辆控制器在结构化环境的道路上设计认知模型多源信息融合的通用算法SLAM电流控制技术的研究结论和无人驾驶车辆的控制。术研究提供了一种新方法。
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