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本发明提供一种适用于复杂山地环境的自适应无人车位姿估计方法。该无人车位姿估计方法包括：首先利用车载传感器，包括惯性测量单元IMU和相机，实时采集车辆的运动和视觉数据。其次采集到的相机图像和IMU数据需经过光照校正、阴影去除和地形起伏补偿等预处理，以消除噪声和异常值。然后在图像序列中检测并提取关键特征点，并在连续帧之间跟踪这些特征点，以获取无人车的运动信息。利用跟踪到的特征点对，进行初步的相机位姿估计。最后将IMU数据与相机位姿估计结果相结合，采用重校准的迭代扩展卡尔曼滤波RIEKF算法进行多模态数据融合，得出位姿估计。本发明旨在能够适应不同的运动条件和环境变化，自动调整算法参数以保持最优的位姿估计性能。

本发明涉及一种用于小型地面载体的实时位姿估计系统，包括：当前载体位姿结果处理模块、当前时刻环境栅格地图发布模块、载体位姿历史矩阵更新模块、载体运动参量估计模块、下一时刻载体位姿预测模块和激光SLAM扫描回调函数。本发明在不引入较大计算量的情况下，极大地提高现有技术在载体高动态机动状态下的工作性能。