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机载GPS/INS/视觉传感器融合目标定位系统及其误差评估。

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简介：
为了确定地面目标的三维位置，本文深入研究了机载GPS/INS/视觉融合系统中的目标定位以及由此产生的误差分析。该研究着重于在综合考虑内外方位元素、传感器安装偏差以及图像定位误差等因素的基础上，构建了一种基于GPS/INS的机载摄影测量定位公式。

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  • 机载GPS/INS/视觉融合目标定位及误差分析
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    本研究探讨了结合机载GPS、INS和视觉系统的定位技术，并深入分析该系统在目标定位中的误差来源及其修正方法。 为了获取地面目标的三维位置，在考虑内外方位元素、传感器安装偏差以及图像定位误差的基础上，冯国虎和吴文启建立了基于GPS/INS的机载摄影测量定位公式。
     
  • 利用GPS/INS传感器融合进行定位的误差状态卡尔曼滤波器的MATLAB实现
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    本研究介绍了基于MATLAB平台，运用误差状态卡尔曼滤波算法对GPS与INS数据融合定位技术的具体实现方法，以提高导航系统的精度和稳定性。 卡尔曼定位采用误差状态卡尔曼滤波器结合GPS、INS（惯性导航系统）及罗盘的传感器数据融合实现精准定位，并在MATLAB中进行编程实现。该代码参考了Paul D. Groves著作《GNSS原理、惯性和多传感器集成导航系统》中的内容，Groves提供的相关代码遵循BSD许可协议。 请注意：由于测试数据是使用通用汽车车辆采集所得，我无法提供这些具体的数据信息。您可以查看初始化脚本内的注释以了解所需数据格式，并根据自身情况调整相应设置。此外，《GNSS原理、惯性和多传感器集成导航系统》这本书附带了一张CD-ROM，上面包含Groves的完整工作代码及生成测试数据所需的系统配置文件等资源。
     
  • 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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    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_ ```
     
  • 多传感器信息融合详解，展示INS+DVL及IMU+GPS等组合程序
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    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。
     
  • 基于误差状态卡尔曼滤波的GPS/INS组合定位程序.rar
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    本资源提供了一个结合GPS与INS技术的定位系统程序，采用误差状态卡尔曼滤波算法优化位置估算，适用于导航和自动化领域研究。 本段落将讲解误差状态Kalman滤波程序，并通过GPS/INS组合定位实例程序及示例数据来帮助你重新学习Kalman滤波，深入理解其组合原理。
     
  • 基于双目视觉的机器人自定位及动态目标定位.pdf
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    本文探讨了利用双目视觉技术实现机器人自主定位和对移动目标进行精准追踪的方法，为机器人在复杂环境中的应用提供了新的解决方案。 #资源达人分享计划# 该计划旨在汇聚各领域的资源达人，共同分享知识与经验，促进彼此的成长与发展。参与者将有机会获取丰富的学习资料、实用工具以及行业洞察等宝贵资源。通过积极参与讨论和互动，大家可以互相启发，拓宽视野，并建立起有价值的网络联系。 （注：原文中未提供具体联系方式及链接信息）
     
  • GPS与INS融合导航系统的代码
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    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。
     
  • 基于广播星历的GPS卫星定位与误差评估_刘磊.caj
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    本文探讨了利用广播星历进行GPS卫星定位的方法及其误差评估技术，作者刘磊通过实验分析了影响定位精度的各种因素，并提出相应的改进措施。 这篇文献探讨了利用广播星历计算卫星位置的方法及误差分析，并对星历参数进行了详细说明，有助于编程工作。此外，文章还深入分析了可能产生的误差。
     
  • PL-VIO：融合点线特征的单目视觉惯性定位系统
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    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。
     
  • 多传感器信息融合技术详解：INS+DVL和IMU+GPS组合应用及挑战分析
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    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。