本发明涉及一种使用多传感器信息融合技术来提高车辆定位的准确性和可靠性的方法。先，通过建立陀螺仪，加速计和里程表的数学模型以及联邦卡尔曼滤波器的数学模型，对SINS / GPS / OD传感器收集的数据进行处理以进行信息融合，以提高准确性和系统定位的可靠性；在本文中，MATLAB用于对纯惯性导航系统，集成导航系统SINS / GPS / OD及其子系统进行数字仿真。
真实验结果表明，与纯惯性导航系统相比，该系统的定位精度有较大提高，并且具有一定的容错性。
载定位系统是一种将导航系统安装在车辆中，实时获取车辆地理位置并引导车辆行驶的系统[1]。成导航系统作为一种传统的定位系统，集成了各种传感器信息，具有不足之处，有效地提高了系统的定位精度，在汽车导航领域得到了广泛的应用。联惯性导航系统（SINS）具有完整和自主的导航信息的特征，但是其导航精度会随着时间的推移而降低[2]。球定位系统（GPS）定位范围广，精度高且无累积误差，但其动态性能较差，其信号容易受到屏蔽和干扰[3]。
程表（OD）是用于测量车辆离地面的速度和距离的仪器。
有自治性高，成本低的优点。的缺点是容易引起累积错误。误差主要来自计数误差和轮径。
戴[4]。文将这三个传感器收集的信号用于卡尔曼滤波技术中，以实现信息融合，充分利用每个传感器的特性，恒温阀芯相互学习，有效提高传感器的定位精度。
统。程表的速度。程表速度误差模型。
了验证本文设计的多传感器信息融合定位方法的有效性，使用MATLAB仿真软件对联邦卡尔曼滤波器的主滤波器及其子滤波器进行了仿真。辆定位。
真结果与纯惯性导航系统进行比较，验证了系统的定位精度。
文还将噪声添加到仿真中以验证系统的可靠性。文档中提出的基于多传感器SINS / GPS / OD信息融合的车辆定位方法充分利用了多导航传感器的特点，利用了缺点，采用卡尔曼滤波技术，采用了联邦过滤器的结构，建立组合导航系统的模型并提高系统的容错性和可靠性，这要归功于集成导航系统的主过滤器模型和子过滤器的每个模型的仿真，检查设计系统的可靠性和适应性。
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