ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）２０２３年第３７卷第４期Ｖｏｌ．３７Ｎｏ．４２０２３收稿日期：２０２２－１０－２５基金项目：国家自然科学基金项目（５２００２２１５）；江苏省自然科学基金项目（ＢＫ２０２２０２４３）；香江学者计划（ＸＪ２０２１０２８）；湖北省科技计划项目（２０２１ＢＥＣ００５，２０２１ＢＬＢ２２５）；苏州市产业前瞻与关键核心技术项目（ＳＹＣ２０２２０７８）作者简介：岳钰隽，男，硕士研究生，主要从事车辆导航研究，Ｅ-ｍａｉｌ：１８００９０６５０５０＠１６３．ｃｏｍ；通信作者金志扬，男，博士，教授，主要从事智能驾驶研究，Ｅ-ｍａｉｌ：ｊｉｎｚｈｉｙａｎｇ９４＠１６３．ｃｏｍ。本文引用格式：岳钰隽，邱娜，金志扬，等．改进支持向量机的车辆定位导航精度提升方法［Ｊ］．重庆理工大学学报（自然科学），２０２３，３７（４）：８５－９４．Ｃｉｔａｔｉｏｎｆｏｒｍａｔ：ＹＵＥＹｕｊｕｎ，ＱＩＵＮａ，ＪＩＮＺｈｉｙａｎｇ，ｅｔａｌ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎａｃｃｕｒａｃｙｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｖｅｈｉｃｌｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｎｄｎａｖｉｇａｔｉｏｎｗｉｔｈａｎｉｍ-ｐｒｏｖｅｄｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ），２０２３，３７（４）：８５－９４．ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４－８４２５（ｚ）．２０２３．０４．０１０改进支持向量机的车辆定位导航精度提升方法岳钰隽１，２，邱娜１，金志扬１，许述财２，３，孙川２，４，李浩然２，３（１．海南大学机电工程学院，海口５７０２２８；２．清华大学苏州汽车研究院，江苏苏州２１５１３４；３．清华大学车辆与运载学院，北京１０００８４；４．香港理工大学土木及环境工程学系，香港）摘要：车辆定位导航是实现智能车辆环境感知的基础，为解决智能车辆在ＳＩＮＳ／ＧＰＳ组合导航下误差问题，提出一种基于蚁群算法改进支持向量机的车辆定位导航精度提升方法。首先，使用状态变换扩展卡尔曼滤波对组合导航进行初步降噪；其次，运用支持向量机及神经网络辅助导航，解决组合导航中位置误差较大、对导航效果产生影响的问题；然后，通过蚁群算法改进支持向量机，对支持向...
