因子图中每个因子的定义:在因子图中通常每个因子都是通过指数函数的形式来定义的,这是因为我们得到的观测量是有不确定性的,而且现实中这种不确定性通常服从高斯分布: 其中f(x)表示的是误差函数,当误差越小的时候,其指数函数越大,其定义如下图所示: 通过上面的说明,到这里我们终于得到了我们定义因子图之后要解决的...
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``` 上述程序简单演示了如何使用因子图融合GNSS和IMU的定位,并使用gtsam库进行优化。其中, - 创建观测因子:在这里,我们使用GNSS的位置测量作为观测因子。 - IMU测量:加速度计和陀螺仪的测量值。 - IMU预积分因子:预积分IMU测量值,以计算在两个GPS时间间隔之间的IMU状态变化。 - 添加因子:将GNSS观测因子、IMU测量...
贝叶斯、因子图、信息融合迭代 1.士兵举例解释因子图;节点之间消息传递推导; 因子图与和积算法_chuancyli的博客-CSDN博客_tanner图blog.csdn.net/sinat_38151275/article/details/83621805 2.如何解决因子图中存在环的问题 Factor Graph因子图_weixin_30299539的博客-CSDN博客blog.csdn.net/weixin_30299539/arti...
笔者针对果林环境GPS信号容易丢失造成农机位姿估计误差较大的问题,融合RGB-D相机、IMU(inertial measurement unit)和GPS(global positioning system)信息提出喷雾机多源融合定位因子图优化算法,构建因子图优化模型,迭代优化喷雾机定位数据序列. 1 系统组成 1.1 系统框架 ...
本发明属于组合导航与多源信息融合,特别是一种基于增量学习的因子图多源信息融合方法。 背景技术: 1、在现代军事环境中,卫星拒止行为的出现给卫星通信和导航系统带来了威胁和干扰,严重影响了相关应用的连续性和可靠性。随着信息技术的发展和应用的广泛,多源信息融合成为解决现实世界问题的重要手段。多源信息融合是指将来自...
1 因子图模型 2 基于因子图的多传感器信息融合实现 2.1 卫星惯性组合导航实现与因子图算法可行性分析 文献[5]以发射惯性系为导航坐标系,选取SINS基本误差和惯性器件误差参数构成15维系统状态向量,在全软化仿真平台系统中通过轨迹发生器和卫星信...
基于因子图优化的M-INS_GNSS组合导航及多源融合算法研究, 视频播放量 3035、弹幕量 0、点赞数 23、投硬币枚数 14、收藏人数 72、转发人数 13, 视频作者 cuixiaozhen, 作者简介 ,相关视频:一起来玩,中科院退学原因|真实感受|目前状况|对于退学的看法,在大学遇到一个戴
摘要 本发明涉及一种基于因子图的多源信息融合方法,为实现复杂环境下不依赖于卫星导航的全源定位与导航,以惯性导航系统为核心,利用一切可用的导航信息源,对异步异构传感器信息快速融合、优化配置和自适应切换。通过递推的贝叶斯估计构建因子图模型,当获取不同传感器量测信息后,通过系统的变量节点和因子节点对因子图进行拓...
图1多源信息融合定位因子 Fig. 1Multi-source information fusion location factor 图选项 构建因子节点时,首先将AUV状态的先验信息进行建模为先验因子,该因子只与一个时刻的变量节点相关,为一元因子。假设先验信息服从均值为x0的高斯分布,...