粒子群优化与多传感器融合导航

在无人机穿越城市峡谷、自动驾驶汽车驶入地下隧道时，全球定位系统（GPS）的定位精度可能骤降至10米以上——这相当于在高速行驶中闭眼3秒钟。随着2024年《国家综合立体交通网规划纲要》明确提出"构建高精度时空基准网络"，粒子群优化（PSO）与多传感器融合技术正成为破解定位难题的密钥。

一、多传感器融合的"交响乐团困境" 现代定位系统如同交响乐团： - GPS是节奏稳定的定音鼓（全局基准） - IMU惯性单元是灵敏的小提琴（高频运动捕捉） - 视觉传感器是精准的钢琴（环境特征识别） - 激光雷达是浑厚的大提琴（三维空间建模）

然而传统卡尔曼滤波就像刻板的指挥家，在信号突变时（如GPS丢失、视觉遮挡）容易"跑调"。这正是外向内追踪（Outside-In） 的痛点：当外部基站信号被高楼反射，无人机可能将玻璃幕墙幻影当作真实路径。

二、粒子群优化：群体智能的导航革命 粒子群优化算法模仿鸟群觅食行为： ```python 简化的PSO传感器权重优化伪代码 particles = [random_weight_vector() for _ in range(50)] 50个权重组合粒子

for epoch in range(100): for particle in particles: error = calculate_position_error(particle.weights) if

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