DR算法精度主要取决于IMU(陀螺仪和加速度计)和测速仪的误差,陀螺仪误差将引起位置误差随时间的二次方增长,测速仪误差将引起位置误差随时间线性增长,如图5所示: 为改善无GPS信号环境的定位精度,必须进行器件误差补偿。 补偿模块的主要功能是利用GPS数据来补偿速度敏感器误差参数(比例因子)和IMU的误差参数(陀螺仪天向比...
IMU与GPS融合算法是一种将IMU和GPS的测量结果结合起来,通过互补滤波等技术,得到高精度、高可靠性的导航解算结果的方法。该算法利用IMU的惯性测量数据(包括加速度计和陀螺仪)和GPS的位置、速度信息,通过融合两者的数据,以提高导航的精度和鲁棒性。 二、IMU与GPS融合算法原理 IMU与GPS融合算法主要包括以下几个步骤: 1...
DR算法精度主要取决于IMU(陀螺仪和加速度计)和测速仪的误差,陀螺仪误差将引起位置误差随时间的二次方增长,测速仪误差将引起位置误差随时间线性增长,如图5所示: 为改善无GPS信号环境的定位精度,必须进行器件误差补偿。 补偿模块的主要功能是利用GPS数据来补偿速度敏感器误差参数(比例因子)和IMU的误差参数(陀螺仪天向比...
DR算法精度主要取决于IMU(陀螺仪和加速度计)和测速仪的误差,陀螺仪误差将引起位置误差随时间的二次方增长,测速仪误差将引起位置误差随时间线性增长,如图所示: 为改善无GPS信号环境的定位精度,必须进行器件误差补偿。 补偿模块的主要功能是利用GPS数据来补偿速度敏感器误差参数(比例因子)和IMU的误差参数(陀螺仪天向比例...
IMU能够提供高频的位置和姿态信息,但存在累积误差;而GPS能够提供相对准确的位置信息,但更新频率低且受环境因素影响大。为了综合利用这两种传感器的优势,我们需要实现IMU和GPS的数据融合。 拓展卡尔曼滤波(EKF)是一种有效的数据融合算法,它能够估计非线性系统的状态。在IMU和GPS数据融合中,我们可以将位置和速度作为状态...
评估GPS质量有两个目的:第一,决定是否使用GPS数据进行器件误差标定或某些状态的判断(如转弯行为、动静状态等);第二,在数据融合模块,为设定GPS观测量的方差—协方差阵提供参考。 5.1.2 器件补偿 无GPS信号环境时,定位只能依靠DR算法。DR算法精度主要取决于IMU(陀螺仪和加速度计)和测速仪的误差,陀螺仪误差将引起位置...
IMU使用概览里简略介绍了IMU的相关信息,在具体使用IMU过程中,我们发现单只有IMU时,使用时间越长,IMU的数据越不准确,而此时,则需要用其他传感器对其数据进行修正,也就是所谓的多传感器数据融合。 legal high…
如果GPS的解算出现中断,系统仍能够生成GPS/IMU的组合结果(反向平滑算法),但是位置精度会随着时间的推移而降低,知道GPS的解算再次收敛。如果GPS接收机仅仅接收到了三颗卫星,但是在差分模式下至少需要4颗卫星,那么GPS接收机不能计算出导航解,GPS辅助惯导的卡尔曼滤波器收到的数据是没有GOS接收机辅助的数据;也不管接收...
车机端定位利用丰富的传感器和高精度算法设计,提高导航精度。城市峡谷环境导致GPS信号受干扰,而IMU的“无源定位”能力正好弥补了GPS的不足。结合高德地图优势,提出了GPS/IMU/MM融合算法,通过软件+硬件解决方案,有效改善了偏航重算、无法定位和抓路错误等问题。项目中,GPS定位精度受观测环境影响,而IMU定位范围全场景但...
51CTO博客已为您找到关于ESKF融合GPS与IMU的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及ESKF融合GPS与IMU问答内容。更多ESKF融合GPS与IMU相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。