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基于MATLAB的室内导航数据融合代码：视觉与惯性传感器结合应用

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简介：
本项目采用MATLAB开发，旨在通过融合视觉和惯性传感器的数据来实现高精度的室内导航。代码集成了先进的算法以提升定位准确性。 数据融合的MATLAB代码通过视觉惯性数据进行室内导航的相关描述如下： 相关MATLAB代码位于./sample_video/目录下，包括走廊视频及其同步的IMU测量值。 运行示例： - 走廊视频的运行使用demo_vpdetect_modular.m脚本。 此脚本包含以下主要部分： 1. 读取整个视频； 2. 获取并解析IMU数据； 3. 同步IMU和视频（若未同步）； 4. 在每帧上应用高斯混合模型方法进行直线分组，从消失点中获取每个帧的alpha、beta和gamma值； 5. IMU与视觉信息融合通过卡尔曼滤波器实现； 6. 视线检测及平面识别，并推断深度/宽度； 7. 步数统计以及确定步长位置； 8. 生成2D地图。 引用说明： 如果您发现我们的工作对您的研究有帮助，请考虑引用以下论文： @inproceedings{farnoosh2018first, title={First-person indoor navigation via vision-inertial data fusion}, author={Farnoosh,Amirreza and Nabian,Mohsen and Closas,Pau and Ostadabbas,Sarah}, booktitle={Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)}, year=2018 }

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  • 基于MATLAB的室内导航数据融合代码：视觉与惯性传感器结合应用
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    本项目采用MATLAB开发，旨在通过融合视觉和惯性传感器的数据来实现高精度的室内导航。代码集成了先进的算法以提升定位准确性。 数据融合的MATLAB代码通过视觉惯性数据进行室内导航的相关描述如下： 相关MATLAB代码位于./sample_video/目录下，包括走廊视频及其同步的IMU测量值。 运行示例： - 走廊视频的运行使用demo_vpdetect_modular.m脚本。 此脚本包含以下主要部分： 1. 读取整个视频； 2. 获取并解析IMU数据； 3. 同步IMU和视频（若未同步）； 4. 在每帧上应用高斯混合模型方法进行直线分组，从消失点中获取每个帧的alpha、beta和gamma值； 5. IMU与视觉信息融合通过卡尔曼滤波器实现； 6. 视线检测及平面识别，并推断深度/宽度； 7. 步数统计以及确定步长位置； 8. 生成2D地图。 引用说明： 如果您发现我们的工作对您的研究有帮助，请考虑引用以下论文： @inproceedings{farnoosh2018first, title={First-person indoor navigation via vision-inertial data fusion}, author={Farnoosh,Amirreza and Nabian,Mohsen and Closas,Pau and Ostadabbas,Sarah}, booktitle={Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)}, year=2018 }
     
  • 基于MATLAB的惯性导航开源代码（GPS与IMU数据融合）
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    本项目提供一套在MATLAB环境下运行的惯性导航系统开源代码，实现GPS和IMU传感器的数据融合，提高导航精度。 使用扩展卡尔曼滤波的MATLAB程序可以实现GPS和IMU数据的融合。
     
  • 基于惯性传感器的室内定位与导航系统
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    本系统采用惯性传感器技术实现精准室内定位和导航，适用于商场、机场等大型室内场所，提供便捷高效的路线规划服务。 研制的轮式小车室内惯性导航装置和定位系统采用了MEMS惯性传感器，实现了在一定区域内对小车进行精确导航与定位的功能。该设备可以通过WiFi无线传输技术将实时坐标信息发送至控制终端，在PC或平板电脑上的电子地图中直观地展示出小车的具体位置。
     
  • 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
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    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。
     
  • Matlab中的数据融合代码-GenericINS:通用惯性导航系统
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    GenericINS是应用于Matlab平台的数据融合项目，专为开发和研究通用惯性导航系统而设计，通过整合多种传感器数据提升定位精度。 数据融合的MATLAB代码用于通用惯性导航系统的运动状态估计系统设计。该框架结合了多个传感器的数据，形成一个虚拟传感器，在MATLAB/Simulink环境中构建导航系统。它需要包括3D加速度计与3D陀螺仪在内的惯性测量单元（IMU），以预测物体的移动情况，并且可以轻松地集成其他类型的传感器。 通用INS具有广泛的适用范围，可以在全球范围内使用，除了地球表面之外的所有位置都适用。同时，该系统还考虑到了地球自转的影响。通过sigma-point Kalman滤波器的应用，能够方便地添加（非线性）测量模型以扩展功能，并且自动代码生成功能可以快速创建嵌入式MATLAB函数来融合位置、速度和方向传感器。 对于不同的传感器采样率问题，该系统采用连续的处理方法，即每个接收到的数据都会被立即处理。此外，它还提供状态转换选项以便将估计的状态转化为所需的兴趣点。使用的是平方根球面单形无味卡尔曼滤波器（SRSSUKF），相比其他sigma-point Kalman滤波器来说，在数字可靠性和计算效率方面都更为出色，并且添加了一些扩展以正确处理四元数和角度。 对于新手用户，该系统提供了入门指南。
     
  • 基于惯性传感器的室内导航MATLAB轨迹仿真实验
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    本实验利用MATLAB平台进行基于惯性传感器的室内导航系统仿真研究，通过模拟人的移动轨迹，验证算法在复杂环境中的准确性和稳定性。 基于惯性传感器的室内导航系统可以获取三轴加速度数据、脚速数据以及三维室内轨迹与位置信息，是学习惯性导航的理想仿真程序，值得5分评价。
     
  • GNSS惯性与多传感器融合导航（第4版）_Y2020.pdf
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    《GNSS惯性与多传感器融合导航（第4版）》是关于全球导航卫星系统(GNSS)和惯性导航系统的集成技术及其与其他多种传感器数据融合的专著，适用于研究及工程应用。 《GNSS与惯性及多传感器组合导航》第四版是2020年出版的一本英文书籍，作者为Mohinder S.Grewal和Chris G.Bartone。多年来一直受到好评。
     
  • 基于多传感器的组合导航数据融合（2008年）
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    本研究探讨了在2008年提出的基于多传感器技术的组合导航系统中的数据融合方法，旨在提高定位精度与系统的稳定性。该文分析了不同类型传感器的数据特性，并提出了一种有效的信息综合策略以实现更精确的位置估计和姿态确定，在各种环境条件下均表现出优越性能。 本段落旨在通过估计误差方差阵来比较多传感器组合导航系统中不同融合数据的定位精度，并为选择最优的数据提供依据。研究采用递推加权最小二乘法进行数据分析，探讨了误差方差阵的推导过程及如何计算系统的定位精度。仿真结果显示，相较于传统最小二乘法，递推加权最小二乘法则更能反映实际测量情况，从而更有效地融合多个数据源，并显著提升系统性能。此方法为多传感器组合导航系统提供了一种有效的数据融合策略，在工程预研和实施中具有重要意义。
     
  • 数据融合MATLAB代码-Deep-Multilevel-Multimodal-Fusion：基于深度与惯性传感器的多层次多模态融合...
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    Deep-Multilevel-Multimodal-Fusion是一个利用MATLAB实现的数据融合项目，结合了深度学习技术和惯性传感器数据，进行多层次、多模态信息融合处理。 为了使用深度和惯性传感器进行人体动作识别的多级多模式（M2）融合，在MATLAB上运行相关代码，请先下载数据集并将其解压至一个名为“ImageFolders_KinectV2Dataset”的文件夹中，该文件夹包含了所有与KinectV2相关的图像。接着将此文件夹及其内含的所有子文件和Matlab脚本放置在同一个MATLAB工作目录下。 运行FirstDeepFusionFramework.m可以查看基于KinectV2数据集的初级融合框架的结果；同样地，通过执行“ThirdDeepFusionFramework”代码来评估更高级别的融合模型性能。此外，在名为“XONet”的Matlab文件中提供了一个经过训练的CNN模型，该模型使用了来自KinectV2图像目录的数据。“Inertial2SignalImages.m”脚本则负责将原始惯性数据转换成便于分析和处理的信号图像。 如果在您的研究项目中应用到上述代码或方法，请引用以下论文。