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关于视觉与惯导融合定位算法的研究_周宇.caj

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简介：
本文探讨了视觉与惯性导航系统（INS）融合技术在定位领域的应用，通过分析两种传感器的数据互补特性，提出了改进的定位算法，以提高定位精度和稳定性。作者：周宇。文档格式：CAJ。 本段落研究了基于视觉与惯性导航系统融合的定位算法，并采用扩展卡尔曼滤波方法进行分析。

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  • 关于视觉与惯导融合定位算法的研究_周宇.caj
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    本文探讨了视觉与惯性导航系统（INS）融合技术在定位领域的应用，通过分析两种传感器的数据互补特性，提出了改进的定位算法，以提高定位精度和稳定性。作者：周宇。文档格式：CAJ。 本段落研究了基于视觉与惯性导航系统融合的定位算法，并采用扩展卡尔曼滤波方法进行分析。
     
  • 基于视觉和惯性导航的机器人自主定位研究- 路丹晖
    优质
    路丹晖专注于机器人技术领域，尤其擅长结合视觉与惯性导航系统进行机器人自主定位的研究。她的工作致力于提高机器人的自主性和适应复杂环境的能力，在机器人导航算法方面取得了显著成果。 精确的移动机器人定位是当前学术研究的重要领域之一，它是实现机器人自主导航的基础。传统的全球定位系统（GPS）等外部定位方法虽然精度较高，但使用条件具有局限性。相比之下，利用机器人的视觉系统可以实现更广泛的场景下的精准自主定位，但由于累积误差的影响，在长时间运行中可能会出现定位不准确的问题。将惯性导航系统与视觉定位相结合的方法能够有效弥补纯视觉定位的不足。 本段落主要研究融合了惯导信息的机器人视觉自主定位技术。传统惯性导航在姿态解算过程中产生的误差会传递到航位推算阶段，通过积分运算后这些误差会被累积并影响最终的定位精度，导致所谓的“漂移”现象。为解决这一问题，我们提出了一种适用于移动机器人的融合轮式里程计和惯导系统的定位方法。该方法避免了直接利用加速度进行航位推算的方式，并采用惯性导航系统计算的姿态信息将来自轮式里程计的数据实时转换到全球坐标系中，从而提升了惯性导航的精度与稳定性。
     
  • 基于GPS载波相位的定位算法研究与仿真.caj
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    本论文深入探讨了基于GPS载波相位的高精度定位算法，并通过仿真验证其在不同条件下的性能表现。 通过对整周模糊度搜索确定技术的理论分析，并根据不同观测域讨论了几种该领域的技术方法：基于观测域、坐标域以及模糊度域的整周模糊度搜索技术；同时，介绍了几种典型算法如双频伪距载波相位组合法、模糊度函数法和LAMBDA算法。其中，重点研究了LAMBDA算法，并利用马尔可夫估计推导出GPS整周模糊度及导航定位参数的表达式及其相应的协方差矩阵；通过实际测量实验获取的数据分析比较了几种GPS整周模糊度确定的方法，并进行了计算机仿真，认为LAMBDA算法是实现动态整周模糊度搜索的有效方法。此外，还探讨了几种常用的周跳检测与修复技术，提出采用双频P码伪距法和载波相位变化率法来识别并修正周跳现象，并通过试验数据验证其有效性；最后基于COM组件设计思想开发了一款GPS分析仿真软件的功能模块——载波相位算法软件。
     
  • PL-VIO：融合点线特征的单目视觉惯性定位系统
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    PL-VIO是一款创新性的单目视觉惯性里程计系统，它通过融合点和线特征，显著提升了在各种环境下的定位精度与鲁棒性。 PL-VIO：结合点与线特征的单眼视觉惯性里程计 相比单纯使用点要素，线要素能够提供更多的环境几何结构信息。为此，我们提出了一种称为PL-VIO的新系统，它是一种紧密耦合了点和线特征的单目视觉惯性里程表（Visual-Inertial Odometry, VIO）方案。 ### 1. 先决条件 #### 1.1 Ubuntu与ROS - 系统需求：Ubuntu 16.04。 - ROS版本：Kinetic，需额外安装以下ROS包： ``` sudo apt-get install ros-YOUR_DISTRO-cv-bridge ros-YOUR_DISTRO-tf ros-YOUR_DISTRO-message-filters ros-YOUR_DISTRO-image-transport ``` 对于使用ROS Kinetic的用户，请确保更新到opencv3版本： ``` sudo apt-get install ros-kinetic-opencv3 ``` #### 1.2 Ceres Solver安装 接下来，按照官方文档进行Ceres Solver的安装步骤。
     
  • 基于RSSI与惯性导航结合的室内定位算法
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    本研究提出了一种融合RSSI和惯性导航技术的室内定位方法，旨在提高复杂环境下的定位精度和稳定性。 为满足当前对高精度室内定位算法的需求，本段落提出了一种结合接收信号强度识别（RSSI）与惯性导航的融合室内定位方法。该方法利用无线传感网中ZigBee节点的RSSI值，通过位置指纹识别技术来确定网络内未知节点的位置。同时，借助惯性传感器单元(IMU)提供的数据对RSSI定位结果进行修正和优化。 为了进一步提高系统的准确性与可靠性，本段落采用卡尔曼滤波器，并利用状态方程描述待测目标在不同时间点的坐标变化规律。这种方法实现了以无线传感网络为主、IMU为辅的一种高效融合定位策略。 仿真结果显示，该算法能够在很大程度上改善仅使用RSSI信号进行室内定位时容易受到环境因素干扰的问题；同时也避免了单纯依赖惯性导航系统而产生的累积误差现象，从而显著提升了整体的定位精度。
     
  • 基于RSSI与惯性导航结合的室内定位算法
    优质
    本研究提出了一种创新的室内定位方法，结合无线信号强度(RSSI)和惯性传感器数据，旨在提高室内位置跟踪精度。通过融合两种技术优势，有效解决了单一系统在复杂环境下的局限性问题。 基于RSSI（接收信号强度指示）和惯性导航的融合室内定位算法结合了无线信号特性和传感器数据的优点，提高了室内环境下的位置估计精度。这种方法通过综合利用无线电波传播特性与加速度计、陀螺仪等惯性测量单元的数据来优化定位效果，在复杂多变的室内环境中表现出良好的适应性和精确度。
     
  • 关于单目视觉下的目标识别与定位的研究.pdf
    优质
    本研究聚焦于利用单目视觉技术进行目标识别和定位的方法探讨，旨在提高计算机视觉系统在复杂环境中的适应性和准确性。 本段落介绍了单目视觉目标识别与定位的研究。内容涵盖了关键技术的探讨以及实现算法的具体流程。对于对此领域感兴趣的人来说，这是一篇值得阅读的文章。
     
  • 惯性与天文深度融合的非线性定位算法
    优质
    本研究提出一种创新性的非线性定位算法，结合惯性传感器和天文观测数据，显著提升导航系统的精度和可靠性，在复杂环境下的定位表现尤为突出。 针对传统惯性天文定位算法在进行导航定位过程中需要通过迭代计算来获取载体的经纬度信息的问题，不可避免地会引入一定的定位误差。本段落推导了天文高度角与平台误差角以及水平位置误差之间的数学模型，并提出了一种基于无迹卡尔曼滤波技术、以天文高度角为量测信息的惯性天文深组合导航算法。仿真结果显示，在使用单颗星进行定位的情况下，该算法能够实现有效的定位；当采用三颗星星时，组合导航系统的定位精度可以达到100米级别，显著提高了惯性与天文组合定位的整体性能。