报告人简介：何为，中国科学院上海微系统与信息技术研究所, 研究员, 博士生导师。研究领域包括多传感信息融合、深度学习、机器视觉等。主持并参与多个国家科技重大专项/重点研发计划课题、中科院重点部署项目/STS项目、上海市科委专项、上海市军民融合专项等，着力于从共性技术研究向具体行业应用转化。已发表学术论文30余篇，申请国家发明专利15项，中国科学院青年创新促进会会员，上海市青年领军人才等。 报告内容简介：围绕自主北斗时空体系建设需求，针对低成本高可靠车道级融合导航的技术难点，通过分析车辆在行驶环境中各种变量对定位、测姿精度的影响，攻克道路交通约束模型、多传感信息融合模型、车道级导航引擎等关键技术，结合车道线、变道线等道路交通标志库，提出基于GNSS、IMU、视觉、车速等多源异构信息融合的定位解决方案，研制低成本高精度融合定位导航车载设备，实现不同路况、不同环境下的车辆连续高精度定位导航，并对现有的导航引擎进行升级优化，通过推荐更高效的路径组合，提升交通通行效率，从而支撑北斗导航空间信息产业持续创新发展。
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