LVI-SAM是在LIO-SAM的基础上,融合了VINS-MONO的观测,整个系统分为VIO和LIO系统,VIO系统通过单独处理相机+IMU数据给出一个里程计结果, LIO系统通过提取匹配雷达特征给出一个雷达里程计结果,最后,通过联合优化完成系统的状态估计。 在这样的背景下,提出了R2LIVE的多传感器融合方案,系统框图如图8所示。该模型也是VIO和...
本导航定位系统通过融合UWB、IMU、轮速里程计、激光雷达等传感器信息,研究高效的多源数据融合和协同定位算法,实现井工矿环境下高精度定位。 对于本导航定位系统设计方案,由于在传感器配置方面采用了冗余设计理念[6],同时研制具有容错能力的状态估计算法,当某个传感器出现短时异常情况下,系统可以根据融合数据状态判断出异常...
1.传感器选择:多传感器融合定位系统需要选择不同类型的传感器,例如GPS、IMU、激光雷达、相机等。每个传感器都有其特点和适用的场景,因此在设计系统时需要根据实际需求选择合适的传感器。 2.传感器数据融合:传感器数据融合指的是将多个传感器采集到的数据进行融合,得到综合的定位结果。传感器数据融合可以通过传感器融合算法实现...
多传感器融合定位系统主要由传感器模块、数据处理模块和定位算法模块组成。传感器模块包括激光雷达、摄像头、IMU等,用于获取环境信息和机器人自身的运动信息。数据处理模块负责对传感器数据进行预处理和特征提取。定位算法模块则根据融合后的数据,采用合适的算法进行定位。 (二)工作原理 多传感器融合定位系统的工作原理是:首先...
传统的GPS导航系统虽然能够提供车辆位置信息,但在一些特殊的环境下,如高楼密集区域、隧道、室内停车场等,GPS信号的覆盖不足以满足定位和导航的需求。为了解决这个问题,多传感器融合的智能车定位导航系统应运而生。 多传感器融合的智能车定位导航系统,是通过集成GPS、惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)、车载...
本文将对多传感器融合的室内定位与导航系统的研究进行探讨。 一、引言 室内定位与导航是指在建筑物内部,通过使用各种传感器和技术手段,实现人员或物品在室内环境中的定位和导航。传统的GPS定位系统在室内环境下存在信号弱、穿透性差等问题,因此迫切需要寻求一种新的技术手段来解决这些问题。 二、多传感器融合技术的分类...
在智能车的定位导航系统中,常用的传感器包括全球定位系统(GPS)、惯性测量单元(IMU)、激光雷达、摄像头等。这些传感器各自都具有一定的优势和局限性,通过多传感器融合技术,可以充分利用各传感器的优势,提高智能车的定位导航精度和可靠性。 多传感器融合的理论基础主要包括传感器选择、传感器数据融合算法和融合结果评估三个...
高精度定位系统在交通、军事、航空航天等领域具有重要应用价值。传统的定位系统通常依赖于单一的传感器,但其精度和可靠性存在限制。因此,基于多传感器融合技术的定位系统成为了研究的热点。融合多个传感器的数据可以提高定位的精度和可靠性,使得定位系统更加鲁棒。 2. 多传感器融合技术原理 多传感器融合技术通过将多个传感器...
上汽集团取得车辆导航系统的多传感器融合定位方法专利，提高了车辆的导航系统的精度，也降低了车辆导航系统的成本 金融界2024年2月10日消息，据国家知识产权局公告，上海汽车集团股份有限公司取得一项名为“车辆导航系统的多传感器融合定位方法“，授权公告号CN114543793B，申请日期为2020年11月。专利摘要显示，本发明提供一...
摘要:引言随着城市现代化的不断发展,市区全球定位系统信号受到日益增多的高层建筑和立体式交通的影响,多路径效应和遮挡严重,无法保证稳定的定位精度和可靠性;航位推算系统采集车辆运动传感器信息进行独立连续的导航,但由于传感器和计算误差随时间不断累积,因此,只能保证短时间的定位精度。数字地图匹配是提高定位精度非常有效...