Advertisement

GNSS/INS融合导航算法。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该GNSS/INS组合导航算法包含多种组合模式,并呈现了相关的实验数据和结果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 惯性GNSSINS-GNSS集成
    优质
    本研究探讨了惯性导航系统(INS)与全球卫星导航系统(GNSS)相结合的组合导航技术,重点分析了INS-GNSS集成算法在提高定位精度和可靠性方面的应用。 INS-GNSS松散集成惯性导航/GNSS松散集成导航算法是一种结合了惯性测量单元(IMU)与全球卫星定位系统(GNSS)的导航技术,通过将两者的数据进行融合处理以提高系统的定位精度、可靠性和鲁棒性。该方法利用IMU提供连续的位置和姿态估计,并在GNSS信号可用时对其进行校正,从而实现在各种环境下的高效导航功能。
  • INS与GPS
    优质
    本研究探讨了将INS(惯性导航系统)与GPS(全球定位系统)技术相结合的创新导航解决方案,旨在提高位置数据的精确性和可靠性。通过优化两系统的互补特性,该算法在各种环境条件下均能提供稳定、精准的位置信息更新,适用于自动驾驶车辆及无人机等高科技应用场景。 关于GPS与惯导松组合的MATLAB算法的学习资料对于刚开始学习组合导航的学生来说非常有帮助。
  • GNSS/INS程序示例
    优质
    本程序示例展示了如何集成全球卫星导航系统(GNSS)与惯性导航系统(INS),实现高精度定位和姿态测量,适用于自动驾驶、无人机等应用领域。 GNSS/INS组合导航例程涵盖了不同的组合模式以及实验结果。
  • GNSS/INS程序示例
    优质
    本项目提供了一个集成全球卫星导航系统(GNSS)与惯性导航系统(INS)的组合导航程序实例,适用于自动驾驶、无人机和机器人技术等领域。 GNSS/INS组合导航例程涵盖了不同的组合模式及其实验结果。
  • 多源传感器定位(GNSS、IMU、Camera)及GPS/INS技术...
    优质
    本项目聚焦于开发先进的多源传感器融合定位与GPS/INS组合导航技术,结合GNSS、IMU和Camera数据,实现高精度、可靠的定位与导航解决方案。 多源传感器融合(GNSS, IMU, Camera)定位技术结合了GPS/INS组合导航以及PPP/INS紧耦合方法。该版本号为release/3.0.0,旨在学习组合导航与视觉惯性里程计(VIO)的相关知识,并希望有兴趣的伙伴共同探讨。 程序依赖于glog、Eigen和OpenCV 3.4库,同时也使用了Ceres。 **使用说明** 最新稳定测试版对应的是release/3.0.0分支。由于多传感器融合采用了submodules形式挂载工具,因此在克隆完本项目后需要更新tools。 ```shell git checkout -b release/3.0.0 origin/release/3.0.0 git submodule init git submodule update ``` 安装好依赖库之后可以直接编译程序: ```shell mkdir build && cd build cmake .. make -j3 ``` 运行方式如下: ```shell ./mscnav_bin ${configure_file} ${log_ ```
  • 基于MATLAB的GNSS/INS松组程序
    优质
    本项目基于MATLAB开发了一套GNSS/INS松组合导航系统程序,有效融合了GPS与惯性传感器数据,提高了导航系统的精度和可靠性。 从惯导与卫星导航数据的轨迹生成开始,利用这些轨迹数据来产生陀螺仪和加速度计的数据。然后使用生成的陀螺仪和加速度计数据进行惯性导航解算,并验证仿真的陀螺仪和加速度计数据的有效性。最后,采用仿真得到的GPS和INS(惯性导航系统)数据来进行松组合处理。
  • 基于GNSS/INS/气压计技术的车辆向角计
    优质
    本研究提出了一种结合GNSS、INS及气压计数据的创新算法,用于精确计算车辆航向角,显著提升了导航系统的可靠性与精度。 利用GNSS/INS/气压计的集成技术来计算车辆航向角。
  • 基于MATLAB的GPS与INS
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下实现全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)数据融合的方法和技术。通过优化算法提升导航系统的精度和可靠性,特别适用于复杂环境下的高动态目标跟踪与定位任务。 在现代导航系统中,GPS(全球定位系统)与INS(惯性导航系统)的联合技术具有重要作用。这种技术结合了GPS的全球覆盖、实时性和高精度以及INS的自主性和抗干扰能力,为航空、航海、车辆定位和无人机飞行等应用提供了高效且可靠的定位解决方案。 GPS是一种卫星导航系统,通过接收多颗卫星发射的信号来计算地面接收机的位置、速度及时间信息。然而,在某些条件下,如遮挡或电子干扰下,GPS信号可能会受到影响,导致精度下降甚至丢失。 INS则依赖于加速度计和陀螺仪测量载体运动参数,并连续提供导航数据。即使在没有外部参考的情况下,它仍能工作。但随着时间推移,由于积分误差的积累,其准确性会逐渐降低。 基于MATLAB的GPS与INS联合导航仿真工具是研究和教学的理想选择。该环境能够模拟并分析这两种技术融合的过程。MATLAB强大的数值计算、信号处理及可视化功能使其成为此类仿真的理想平台。 在使用MATLAB进行相关程序编写时,通常包括以下几个步骤: 1. **数据采集**:导入或创建GPS数据集。 2. **GPS解算**:利用扩展卡尔曼滤波(EKF)或其他算法根据GPS信息计算位置。 3. **INS模型构建**:建立惯性传感器噪声及漂移模型。 4. **数据融合**:通过互补滤波、UKF或EKF等方法结合GPS与INS的信息,提升导航性能。 5. **误差分析**:评估联合导航系统的精度,并对比单独使用GPS和INS的结果。 6. **结果可视化**:利用MATLAB的图形工具展示轨迹及速度变化。 这种仿真不仅帮助学习者理解GPS与INS融合的基本原理,还指导如何在实际项目中应用这些技术。此外,它为优化系统性能提供了基础框架,如调整滤波参数以适应不同的应用场景和误差模型。 通过实践操作和调试相关代码,不仅能加深理论知识的理解,还能提高编程能力和问题解决技巧。
  • GPS与INS系统的代码
    优质
    本项目专注于开发和优化GPS与INS(惯性导航系统)融合技术的软件代码,旨在提高导航精度、可靠性和适应性。通过算法创新,实现复杂环境下的精准定位和路径规划。 GPS/INS组合导航系统是一种常用的定位与导航解决方案,它结合了全球定位系统(GPS)和惯性测量单元(IMU, Inertial Measurement Unit)两种技术,能够提供更加精确的地理位置信息及姿态数据。 该系统的运作原理是通过接收并处理来自GPS卫星的数据以及由IMU提供的加速度和角速率信号来确定用户的准确位置与方向。这种结合使得系统能够在各种环境中实现可靠的导航功能,特别是在GPS信号可能被遮挡或干扰的情况下也能保持良好的性能表现。 以下是此组合导航系统的一个简要代码示例: ```python import numpy as np # 定义GPS和IMU数据的处理模块(此处仅展示框架结构) gps_module = np.array([[0.0, 0.0, 0.0], # 示例中的数组表示接收器接收到的位置坐标或其它相关参数。 [1.23456789, -3.45678912, 5]]) ``` 请注意,上述代码仅为示意性内容,并未展示完整功能实现。实际应用中需要根据具体需求对模块进行详细设计与调试。
  • MATLAB中的INS&GNSS: 紧组、松耦与紧耦中的应用
    优质
    本文探讨了INS(惯性导航系统)和GNSS(全球导航卫星系统)在MATLAB中三种不同组合方式——紧组合、松耦合及紧耦合的实现及其对提高导航精度的影响。 INS导航使用的算法以及GNSS导航所用的算法,在组合导航中还包括紧耦合和松耦合的相关算法。