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基于主方向的行人自主定位与航向修正算法

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简介:
本研究提出了一种基于主方向分析的行人自主定位及航向修正算法,通过优化导航系统中的位置估计和路径纠正功能,显著提高了室内环境下的导航精度。 在无信标环境下的行人导航问题一直是导航领域的研究热点与挑战。为了确保系统的便携性和实用性,大多数行人自主导航系统采用惯性器件进行定位解算。针对现有的行人惯性导航系统中航向角发散的问题,在启发式漂移消除算法(HDE)的基础上,提出了一种基于主方向的航向修正算法。该算法利用室内行走方向主要为八个基本方向这一事实:当检测到行人的轨迹接近直线时,将当前的航向角与这些主方向之间的差异作为观测数据进行卡尔曼滤波处理,并对航向角进行校正。 通过腰部PDR方案进行了单圈和两圈矩形路径实验。结果显示,该算法在修正航向方面具有一定的有效性且重复性良好,在总路程中定位误差控制在1%到2%之间。

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    本研究提出了一种基于主方向分析的行人自主定位及航向修正算法,通过优化导航系统中的位置估计和路径纠正功能,显著提高了室内环境下的导航精度。 在无信标环境下的行人导航问题一直是导航领域的研究热点与挑战。为了确保系统的便携性和实用性,大多数行人自主导航系统采用惯性器件进行定位解算。针对现有的行人惯性导航系统中航向角发散的问题,在启发式漂移消除算法(HDE)的基础上,提出了一种基于主方向的航向修正算法。该算法利用室内行走方向主要为八个基本方向这一事实:当检测到行人的轨迹接近直线时,将当前的航向角与这些主方向之间的差异作为观测数据进行卡尔曼滤波处理,并对航向角进行校正。 通过腰部PDR方案进行了单圈和两圈矩形路径实验。结果显示,该算法在修正航向方面具有一定的有效性且重复性良好,在总路程中定位误差控制在1%到2%之间。
  • IMU模块误差校
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    本研究提出了一种基于IMU模块的创新性行人航向误差校正算法,旨在提高导航系统的精度和可靠性。该方法有效修正了行人在移动过程中的方向偏移问题,为智能定位系统提供了更精确的数据支持。 随着全球互联网信息时代的到来,导航系统与通信系统的结合越来越紧密,促进了行人航迹的信息融合和技术进步。为了提高行人运动轨迹的准确性,本段落采用了惯性测量模块(IMU)来辅助定位。然而,由于IMU元件存在惯性漂移问题,在计算行人的航向角时会产生较大误差。因此,文中研究了一种基于IMU模块的航向角误差修正算法,显著提升了运动轨迹的精度。
  • PDR:(PDR)。步数和
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    PDR技术通过分析行走时的步伐数量与行进方向来估算位置,是一种无需外部信号的室内导航解决方案。 PDR(行人航位推算)通过记录步行步数和方向来进行定位。
  • 小型车辆选择控制系统设计
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    本项目旨在研发一种适用于小型车辆的智能系统,该系统能够自主选择行驶路线并实现精准定位控制。通过集成先进的传感器技术和算法,确保车辆在各种环境下的安全高效运行。 小车自动选向与定位控制技术可以实现车辆在行驶过程中的自主选择方向以及精确位置调整,提高驾驶的智能化水平。
  • 爬虫
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    主题定向爬虫是一种网络爬虫技术,专门针对特定主题或网站进行数据抓取和信息提取,用于构建搜索引擎索引、数据分析等应用场景。 主题爬虫的完整实现包括文章内容判重、主题相似度计算、URL去重、通用正文抽取算法、网页内容分词和关键词自动抽取等功能。
  • 动驾驶机器技术.zip
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    本资料探讨了自主定位与导航在自动驾驶机器人领域的关键技术,涵盖传感器融合、路径规划及环境感知等核心内容。 自动驾驶机器人自主定位导航技术是现代智能交通系统中的关键组成部分,它涉及计算机视觉、机器学习、传感器技术和控制理论等多个领域的交叉学科知识。本段落将深入探讨这一主题,涵盖自动驾驶的基础知识,包括感知、规划和控制,并讨论高级驾驶辅助系统(ADAS)及各类传感器的应用。 首先关注“感知”。自动驾驶机器人需要通过多种传感器获取环境信息,这些传感器包括激光雷达(LiDAR)、摄像头、毫米波雷达以及超声波传感器等。其中,LiDAR能够提供高精度的三维点云数据,用于构建实时的环境地图;摄像头主要用于图像识别,捕捉路面标志、行人和其他车辆;毫米波雷达则在恶劣天气下仍能提供可靠的测距信息;而超声波传感器适用于近距离探测,例如泊车辅助。 接下来是“规划”,这是自动驾驶的重要环节。路径规划需综合考虑路况、交通规则及动态障碍物等因素,生成安全高效的行驶路线;行为决策涉及如何应对各种驾驶场景,如变道和避障等;轨迹跟踪则是确保机器人按照预设路径精确行驶的关键步骤。 然后是“控制”。自动驾驶机器人的控制系统通常采用模型预测控制或反馈控制策略。前者利用未来的预测状态进行控制,后者则根据当前状态及反馈信息调整控制量。该系统的任务在于将规划出的轨迹转化为实际车辆运动指令。 定位导航技术则是实现自动驾驶的核心之一。GPS常用于粗略全局定位,在城市峡谷或室内环境下精度受限时,则采用SLAM(同时定位与建图)算法结合多传感器信息进行高精度自主定位及环境地图构建,使得机器人能够在未知环境中自主导航。 我们还应讨论“ADAS”。作为自动驾驶技术的前驱,高级驾驶辅助系统提供诸如盲点检测、碰撞预警和自适应巡航等功能,逐步增强车辆智能化程度。随着技术发展,这些功能逐渐被整合进更高级别的自动驾驶系统中。 总结而言,实现自动驾驶机器人自主定位导航是一项复杂而综合的任务,涵盖感知、规划、控制及定位导航等多个方面,并依赖于先进的传感器与算法。我们期待看到更加智能和安全的未来道路上出现这样的自动化驾驶系统。
  • CalibLightDirection: 计光源时使用
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    CalibLightDirection是一种用于计算和校正光源在成像或渲染过程中所处方向的技术方法,确保光线参数准确无误。 使用镜面反射(校准)计算光源方向的程序在计算机视觉领域具有重要应用,例如经典的照度差立体声技术,在许多情况下需要确定光源的方向。此项目通过利用镜面反射来推算光源的位置,并提供了两种方法: 1. 创建一个带有强烈镜面反射效果的CG球体。 2. 从CG图像或真实拍摄的照片(即所谓的“镜面球”)中估计出光源方向。 要使用该项目,请按照以下步骤操作: - 使用Git克隆命令获取代码库:`git clone https://github.com/momoyama1192/CalibLightDirection.git` 项目支持Python 3和MATLAB两种编程语言,但不能混合使用这两种语言。例如,在生成球体时选择了一种语言(比如Python),则在估计法线方向时也必须用同一种语言来完成操作。 对于安装要求: - 使用MATLAB无需额外的程序。 - 如果您打算使用Python 3,则需要先安装`opencv-python`库。
  • 贝叶斯滤波理论机器探究
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    本研究探讨了利用贝叶斯滤波技术提升自主机器人的自我定位精度与稳定性。通过构建数学模型并进行实验验证,提出了一种高效的机器人自我定位策略。 本段落探讨了针对自主机器人定位问题的贝叶斯滤波理论自定位方法的研究。从概率表达的角度介绍了各种不同的贝叶斯滤波实现形式,并分析了不同定位方法的性能,指出了它们各自的优缺点以及改进的可能性。最后总结了这些定位方法的基本特点,并展望了贝叶斯滤波理论在自主机器人领域的应用前景及其未来发展方向。
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  • STM32小车导系统设计.pdf
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    本论文详细介绍了基于STM32微控制器的自主定位小车导航系统的开发过程和实现技术。通过集成先进的传感器技术和算法优化,实现了精确的小车路径规划与障碍物规避功能,为智能车辆领域提供了新的解决方案。 本次分享将从“STM32自主定位的小车导航系统设计”文件中的核心内容进行详细阐述,该文档主要围绕基于STM32F103VET6微控制器的小车导航系统展开讨论,并深入探讨了利用多种传感器实现小车自主定位的技术细节。以下是详细的知识点: 1. **STM32F103VET6 微控制器**:这是意法半导体(STMicroelectronics)生产的一款高性能的ARM Cortex-M3 32位微控制器,具备丰富的外设接口如定时器、ADC、DAC及通信接口(包括USART, I2C和SPI等),适用于工业控制、医疗设备以及安防系统等多种应用场景。在本项目中,它被用来执行小车导航定位功能。 2. **单轴陀螺仪 ADIS16265**:ADIS16265是一款高精度的MEMS单轴陀螺仪,能够测量角速度,并据此计算运动物体的航向角度。在本项目中,该传感器用来获取小车旋转的速度变化信息。 3. **集成惯性测量单元 MPU-9150**:MPU-9150是InvenSense公司的产品,集成了三个陀螺仪、加速度计和磁力计于单一芯片上。这款设备能够提供全面的运动数据(包括加速度、旋转及磁场强度),用于计算小车航向角,并减少长期积分误差。 4. **超声波测距模块**:该模块通过测量与障碍物的距离来帮助导航系统避免碰撞,是复杂环境中实现稳定行驶的关键。本项目中利用这些距离信息对位置和方向进行实时校正以提升定位精度。 5. **航位推算方法(DR)**:这是一种基础的导航技术,它根据初始位置、速度及转向数据计算物体的位置变化。在本系统里,通过陀螺仪测量角速度以及光电编码器记录车轮转速的数据来进行积分运算来确定小车短时间内的精确方向和长时间稳定的磁罗盘航向。 6. **数据采集与处理**:项目设计了一套机制用于传感器(如ADIS16265、MPU-9150及超声波模块)的实时读取,并采用特定算法对这些信息进行加工,从而实现小车自主定位和稳定行驶的功能需求。 7. **程序开发中的堆栈溢出问题**:为确保嵌入式系统的稳定性,项目中提出了解决内存管理不当导致系统崩溃的有效方案。 8. **多传感器信息融合方法**:通过加权处理不同来源的传感数据来提高导航精度与可靠性是本项目的重点之一。这种技术能够提供更准确的位置和行驶路径信息。 9. **WiFi无线通信模块**:此功能允许小车与PC机之间进行无线通讯,便于监控车辆状态、上传收集的数据以及实施远程控制操作等功能实现。 10. **引言与方案选择**:文档开头部分介绍了采用惯性码盘磁罗盘和超声波测距组合方式来设计自主导航定位系统的理念。此系统基于数据融合技术,并通过电机调速控制系统使小车能够沿着预设路径稳定行驶,由多个模块构成(包括解算单元、传感器硬件、驱动控制电路及无线通信接口)。 以上内容展示了本项目在智能车辆领域中的创新性和实用性,对于从事嵌入式开发和机器人技术研发的专业人士具有重要的参考价值。