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多源传感器融合定位(GNSS、IMU、Camera)及GPS/INS组合导航技术...

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简介:
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_ ```

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客服
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  • GNSSIMUCameraGPS/INS...
    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_ ```
  • 信息详解:INS+DVL和IMU+GPS应用挑战分析
    优质
    本文章深入探讨了惯性导航系统(INS)与多普勒声纳(DVL)以及IMU结合GPS的信息融合技术,详细解析其工作原理、优势及面临的技术挑战。 在现代科技领域,多传感器信息融合技术已经成为一个研究热点,在导航与定位系统中扮演着至关重要的角色。这一技术的核心在于通过整合来自不同传感器的数据提供比单一传感器更为可靠和精确的信息。 在这篇文章中,我们将探讨两种不同的传感器组合程序:惯性导航系统(INS)加多波束测深仪(DVL),以及惯性测量单元(IMU)加全球定位系统(GPS)。首先来看INS+DVL的结合方式。这种组合在水下导航领域尤为重要。其中,INS能够提供连续的导航信息,但在长时间使用后会累积误差;而DVL可以准确地测量水下的速度,并通过深度数据对INS进行周期性校正以提高精度。 然而,在实际操作中,环境因素如流速变化和复杂地形会对DVL造成干扰,从而影响其精确度。另一方面,IMU与GPS的组合为陆上和空中导航提供了另一种解决方案。IMU可以提供高频率运动信息,但误差会随时间累积;而GPS则能提供全球范围内的准确位置数据。通过定期校准IMU,能够有效减少这种积累误差。 但是,在实际应用中也会遇到一些问题:如建筑物遮挡、电磁干扰以及天气条件等都会影响到GPS信号的质量和稳定性,从而导致定位信息暂时丢失或不精确的情况发生。 除了技术挑战外,多传感器融合还面临着非技术性的问题。例如,在军事领域需要特别关注数据安全与抗干扰能力;而在民用市场,则需考虑成本效益分析及用户体验等因素来推广这项技术的应用范围。 总之,INS+DVL和IMU+GPS的组合程序是多传感器信息融合技术的具体实践案例。随着算法优化以及应用过程中的挑战被逐一解决,这一技术有望在未来为各个行业提供更精确、可靠的导航与定位服务。
  • 信息详解,展示INS+DVLIMU+GPS程序
    优质
    本文章深入解析多传感器信息融合技术,重点介绍惯性导航系统与声学多普勒测速仪、惯性测量单元与全球定位系统的集成应用及其编程实现。 多传感器信息融合技术包括INS(惯性导航系统)与DVL( Doppler 视频测速仪)的组合程序,以及其他如IMU(惯性测量单元)加GPS(全球定位系统)等组合方式。
  • 基于GPSINS的联Matlab程序IMU.rar
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    本资源包含基于GPS和INS融合算法的Matlab实现代码以及IMU独立定位技术的相关程序,适用于惯性导航系统研究与开发。 应用于GPS/IMU组合导航系统的MATLAB代码。
  • INSGPS算法
    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。
  • GPSINS
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    《GPS与INS的组合导航》一书探讨了全球定位系统(GPS)与惯性导航系统(INS)融合技术,分析其在精确位置跟踪和姿态测量中的应用优势及挑战。 INS+GPS组合导航系统是一种结合惯性导航系统(INS)和全球定位系统(GPS)的技术。这种技术通过互补的优势提高了导航系统的精度、可靠性和适应性。INS提供连续的运动状态估计,在没有外部信号输入的情况下也能工作;而GPS则提供了精确的位置参考,尤其是在开阔地带。两者相结合可以有效减少单一系统的误差累积问题,并提高整体性能和鲁棒性。 在实际应用中,这种组合技术广泛应用于航空、航海以及陆地车辆导航系统当中,为用户提供更准确的定位信息和服务。
  • GNSS-INS-SIM:开GNSS与惯性模拟。包含运动轨迹生成模型功能。
    优质
    GNSS-INS-SIM是一款开源软件,专为模拟GNSS和惯性导航传感器数据而设计。它能生成精确的运动轨迹,并提供全面的传感器模型导航功能,适用于科研与开发。 GNSS-INS-SIM 是一个 GNSS/INS 模拟项目,它能够生成参考轨迹、IMU 传感器输出、GPS 输出、里程表输出以及磁力计输出。用户可以选择或设置传感器模型,定义航路点并提供算法;gnss-ins-sim 可以为这些算法生成所需的数据,并运行和绘制仿真结果,同时保存仿真数据并生成简短摘要。 该项目需要以下内容: - Numpy(版本大于1.10) - Matplotlib 我们提供了几个演示文件来展示如何使用这个工具: | 文件名 | 描述 | |--------------------|----------------------------------------------------------------------| | demo_no_algo.py | 该示例展示了在没有用户指定算法的情况下,可以生成数据、将生成的数据保存到文件,并绘制感兴趣数据的2D或3D图。 | | demo_allan.py | 展示如何进行 Allan 方差分析来评估陀螺仪和加速度计性能;产生的艾伦偏差如图所示。 | | demo_free_integration.py | 一个简单的捷联系统演示,模拟运行1000次,并生成了相应的仿真结果。 |
  • 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。
  • 惯性GNSS算法:INS-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。