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惯性与天文深度融合的非线性定位算法

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简介：
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。

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  • 惯性与天文深度融合的非线性定位算法
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    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。
     
  • INS+DVL.rar_惯性与DVL融合算法_信息融合_惯性仿真
    优质
    该资源为INS+DVL融合算法相关材料，包含惯性与多普勒声纳(DVL)技术的信息融合方法及惯性导航系统的仿真研究内容。适合从事导航、制导与控制领域的研究人员参考学习。 惯性导航与DVL的组合导航算法采用了四种融合方法，并包含了仿真数据的生成及信息融合部分。参考文献已在主代码中附上。
     
  • PL-VIO：融合点线特征的单目视觉惯性定位系统
    优质
    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。
     
  • LMFsolve.zip_LM算法_LM拟合_非线性拟合LM_LM非线性
    优质
    本资源提供LMFsolve工具用于实现Levenberg-Marquardt算法，适用于解决非线性最小二乘问题。包含LM法拟合示例代码及文档说明。 使用LM算法对方案进行拟合，并通过非线性最小二乘法求解方程。
     
  • DeepLocNet: 基于WiFi的惯性无线电定位
    优质
    DeepLocNet是一种先进的基于WiFi的定位系统，结合了惯性和无线电信号技术，利用深度学习算法实现高精度室内定位。 无线电惯性SLAM 这个分支包含用于无线电惯性定位的Python模拟器，并支持Pytorch、Keras 和 ROS。相同的MATLAB Simulator可以在matlab分支中找到。 运行模拟器的要求如下：需要安装 Python 3.6 及 Tensorflow/Keras 或 Pytorch。 首先，安装 Anaconda 3 并按照其说明进行设置。 安装完成后，将文件夹中的所有*.ini 文件复制并粘贴到 Pylayers 安装脚本创建的 pylayers_project/ini/ 目录中。 在 Ubuntu 上，默认目录为 ~/pylayers_project/ini/ 。
     
  • 关于视觉与惯导融合定位算法的研究_周宇.caj
    优质
    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。
     
  • 非线性共轭梯度算法.pdf
    优质
    本文档《非线性共轭梯度算法》探讨了该优化算法在求解大规模无约束优化问题中的应用和改进，详述其原理、迭代过程及最新研究成果。 非线性共轭梯度法是一种用于求解大规模优化问题的迭代算法，在无约束最优化领域具有广泛应用。该方法通过构造一系列共轭方向来逐步逼近目标函数的极小值点，相比传统的梯度下降法，它通常拥有更快的收敛速度和更高的效率。