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定位功能与语音导航相结合。

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简介:
百度定位技术与语音导航功能相结合,提供便捷的导航服务。该导航SDK版本为2.0.0,而定位SDK的版本则升级至6.1.2。

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  • +服务
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    本系统结合先进语音技术与精准定位服务,提供智能路线指引和实时位置追踪,旨在优化用户体验,保障出行安全便捷。 百度定位结合语音导航;使用导航SDK版本2.0.0和定位SDK版本6.1.2。
  • EKF.zip_EKF协同_主从式构_系统
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    本项目EKF协同导航采用主从式结构,通过扩展卡尔曼滤波技术实现多传感器导航系统的高效合作定位,提升复杂环境下的定位精度与稳定性。 在IT行业中,特别是在导航系统与传感器融合领域里,扩展卡尔曼滤波(EKF)是一种广泛应用的算法,用于处理非线性系统的状态估计问题。“ekf.zip”文件中的核心主题包括EKF协同导航、主从式结构以及协同导航的概念。结合“ekf.m”文件中的MATLAB代码可以帮助我们更好地理解其工作原理。 **扩展卡尔曼滤波(EKF)** 作为卡尔曼滤波的一种延伸,EKF适用于处理非线性系统的问题。通过递归地预测和更新步骤相结合的方式,在线估计系统的状态是卡尔曼滤波的主要功能。对于非线性的环境,EKF通过近似的方法来实现这一目标:它将复杂的函数进行线性化以达到接近真实情况的效果,并据此提供最优的状态估算结果。在双艇协同导航的应用中,EKF用于整合来自多种传感器的数据(例如GPS、惯性测量单元IMU等),从而提高定位的准确性。 **双艇协同导航** 该概念指的是利用信息交换来提升多艘船只各自导航性能的过程。“ekf.zip”中的内容可能涉及两艘或更多船只使用独立但协调的方式进行EKF状态估计,并通过共享距离和其他相关量测数据以改进各自的定位精度。这种协作尤其在GPS信号弱或者存在遮挡的情况下显得尤为重要。 **主从式结构** 这是协同导航系统中常见的架构之一,其中一艘船只作为主机负责整个系统的管理与调控工作,而其他船只则根据主机的指令提供自己的观测信息。通常情况下,主机整合所有分机提供的数据进行EKF更新,并将这些经过处理的信息反馈给各分船以实现整体上的协调。 **协同导航** 这一过程强调的是通过共享信息和协作来提高整个系统的导航性能。具体到双艇场景中,每艘船只都会贡献其观测结果(如位置、速度及航向等),然后利用EKF技术进行数据融合处理,以此减少单个传感器可能存在的不确定性并增强总体的定位可靠性。 **“ekf.m”文件** 该脚本很可能是用MATLAB编写的一个EKF实现版本。在实际应用中,“ekf.m”文件可能会包含定义状态模型、观测模型以及系统和量测噪声的相关函数,同时也会包括具体的预测与更新步骤代码。通过分析这个程序可以让我们深入了解如何将EKF应用于双艇协同导航场景之中。 总而言之,“ekf.zip”的内容探讨了扩展卡尔曼滤波在多船协作定位中的应用,并涉及到了诸如非线性模型处理、数据融合技术以及主从式架构的信息交换等关键技术细节,这些对于深入理解基于EKF的导航系统至关重要。
  • Android高德地图的实时
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    本应用介绍如何利用Android版高德地图进行精准定位及实时导航,帮助用户轻松规划路线、避开拥堵路段,享受便捷出行体验。 Android 高德地图的基础功能包括显示基础地图、GPS定位以及实时导航。
  • GNSS
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    《GNSS定位与导航》是一本专注于全球导航卫星系统技术及其应用的专业书籍,深入浅出地介绍了GNSS的工作原理、信号处理以及在各个领域的实际应用。 使用C#编程读取GNSS的导航N文件和观测O文件,进行单点定位,并实现伪距单差、双差功能,精度达到1米以内。项目包含数据文件以及程序说明。
  • 微信小程序中的地图
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    本项目聚焦于微信小程序中集成的地图定位及导航功能开发,旨在通过精准的位置服务和便捷的操作体验,为用户提供高效、实用的出行解决方案。 微信小程序开发中的mapdemo功能包括地图导航和marker标注。
  • ROS交互界面涵盖建图、
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    本系统提供用户友好的ROS交互界面,集成了地图构建、实时定位及自主导航等核心功能,助力机器人在复杂环境下的高效运作。 ROS(Robot Operating System)是机器人领域广泛使用的开源操作系统,它为硬件抽象、低级别硬件接口、消息传递及软件包管理提供了框架支持。在ROS中,建图、定位与导航构成了SLAM (Simultaneous Localization and Mapping, 同时定位和地图构建) 的基础。 **建图:** 建图是指机器人创建其环境的地图过程,在ROS中常用的工具有`gmapping` 和 `cartographer` 等。其中,`gmapping` 基于激光雷达数据使用扫描匹配算法来生成2D occupancy grid 地图;而 `cartographer` 则支持 2D 或者 3D 的地图构建,并且可以结合 IMU(惯性测量单元)和 GPS 数据实现高精度的地图创建。在这个过程中,机器人需要不断移动并收集传感器数据,通过 SLAM 算法来确定自身位置与环境特征之间的关系。 **定位:** 定位是指在已知环境中精确地找到机器人的当前位置的过程,在ROS中常用的定位方法有 `amcl`(Adaptive Monte Carlo Localization)。此工具利用概率蒙特卡洛算法,并结合激光雷达数据和先验地图信息,实现对机器人位置的实时跟踪。此外还可以通过添加里程计 (odom) 数据及 IMU 传感器的数据来提高精度。 **导航:** ROS 的 `move_base` 导航堆栈是完成自主移动任务的核心组件,它包含了路径规划、避障以及全局和局部路径规划等多个模块。用户可以设置目标位置后,系统会自动计算从当前位置到目的地的最优路线,并通过相应的策略来调整局部行动方案以确保机器人在动态环境中安全地达到指定地点。 实际应用中,`rqt`(ROS Qt Tools) 和 `rviz` 是常用的交互界面工具:前者集成了多种小工具帮助用户监控主题、服务及参数等信息;后者则是一个强大的可视化平台用于展示地图、机器人的状态以及传感器数据,并且也是调试 SLAM 系统和导航流程的重要辅助手段。 在ROS项目中,`.sh` 文件通常用来存储启动 ROS 节点的脚本命令或执行特定任务。例如,一个名为 `start_mapping.sh` 的文件可以用于初始化地图构建过程;而另一个如 `run_navigation.sh` 则可能负责激活整个导航堆栈的功能模块。 总之,ROS为机器人开发提供了一整套强大的工具集支持,使开发者能够高效地实现建图、定位和自主移动等功能。掌握这些核心技术对于成功进行机器人系统的开发是至关重要的。
  • 基于RSSI惯性的室内算法
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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惯性的室内算法
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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。
  • ARNavigation: 利用OpenGL ES、手机传感器、机及百度包服务实现AR播报为模块化设计)
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    ARNavigation是一款创新应用,结合OpenGL ES、手机传感器和相机技术,配合百度语音包服务,提供实时AR视觉导航及语音播报,其导航模块支持灵活定制。 ARNavigation利用OpenGL ES、手机传感器、相机以及百度语音包服务实现AR+语音播报导航功能(导航功能为模拟版本)。关键步骤请参见相关博客文章。
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    本项目探索了利用HTML5技术进行网页端录音,并通过调用百度语音API实现高效的在线语音转文本服务,提供便捷的人机交互体验。 使用 HTML5 录音功能结合百度语音实现语音识别的方案既实用又经济实惠。喜欢的朋友可以尝试一下。