然而,单一传感器(如GNSS、激光雷达)在复杂环境中存在局限:例如GNSS信号在温室或密集植被区域易受遮挡,而IMU存在累积误差。因此,多传感器融合成为提升定位鲁棒性和精度的关键方向。其中,超宽带(UWB)定位技术与惯性测量单元(IMU)的融合,结合扩展卡尔曼滤波器(EKF),被认为是理想的解决方案之一。 二、UWB与IMU的技术特性...
首先,开发了基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的估计器将超宽带测距测量结果与机载数据融合传感器,包括惯性测量单元(IMU)、高度计以及光流。第二,要妥善处理目标方位与距离测量值,超宽带基于通信能力的通信能力被用来传输目标四轴飞行器的方向。实验结果表明四轴飞行器控制其相对于以下物体的位置的能力当目标静止时,在这两种...
🌐 结合扩展卡尔曼滤波器(EKF)与轮式里程计数据,实现智能移动机器人的精准定位。 🔧 利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)融合轮式里程计和惯性测量单元(IMU)数据,构建仿真环境。 📊 仿真过程包括数据生成、单独定位、组合定位,以及结果的可视化,便于比较不同定位方法的效果和精度。 🔍 深入分析传感器模型和动态模型,详细...
考虑到IMU和轮速计的数据通常具有一定的非线性特性,而光流传感器的数据则相对线性(主要提供水平速度信息),因此可以选择ESKF作为融合算法。ESKF能够更准确地估计系统的状态,同时避免EKF中的线性化误差。 若对定位精度有一定要求,建议采用紧耦合方法,并选择ESKF作为具体的融合算法。这样可以充分利用各传感器的数据,提高定位...
在机器人定位与导航中,它被用于融合惯性测量单元(IMU)与视觉传感器的数据;航空航天领域用于飞行器姿态估计;工业控制系统中用于非线性过程的状态监控;自动驾驶技术中则用于车辆轨迹预测和环境感知。例如,无人机在飞行过程中,通过EKF融合GPS信号与机载传感器数据,可有效提升定位精度。 三、优...
相机IMU融合四部曲(一):D-LG-EKF详细解读 极品巧克力 前言 前两篇文章《Google Cardbord的九轴融合算法》,《Madgwick算法详细解读》,讨论的都是在SO3上的传感器融合,即,输出的只是纯旋转的姿态。只有旋转,而没有位移,也就是目前的一些普通的VR盒子的效果。 而《相
(54)发明名称基于图优化和EKF框架下融合单目视觉和IMU的SLAM方法及系统(57)摘要本发明提供基于图优化和EKF框架下融合单目视觉和IMU的SLAM方法及系统,方法包括:通过相机和惯性测量单元IMU分别采集图像及惯性数据,并将图像及惯性数据送入预置频率参数的单目REKF‑VIO系统;对单目REKF‑VIO系统执行状态预测、更新以及...
融合UWB和IMU割草机定位EKF研究(Matlab代码实现), 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 资源下载,崴信:荔枝科研社,相关视频:
总体而言,这段代码主要是一个数据融合程序,应用在车辆导航和定位领域。它通过融合GPS和IMU数据,估计车辆的位置和姿态。代码的主要思路是使用滤波算法(扩展卡尔曼滤波器)对IMU和GPS数据进行融合,通过预测和更新步骤来估计车辆的状态。代码涉及到了滤波算法、姿态估计、位置估计、传感器模型等知识点。
IMU的姿态角解算(校正&滤波&数据融合) 在无GPS校正的前提下,IMU的姿态角结算;IMU的gyro(角速度)偏差大 采用ALLAN 方差去除静态偏差方法一: 互补滤波九轴算法方法二:Sensor fusion algorithm principle.ADouble-StageKalmanFilterforOrientationTrackingWithanIntegratedProcessorin9-D ...