本文在计算效率高的多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)框架下,提出了一种快速、紧耦合、单线程的激光-惯性-视觉(LIC)里程计算法,该算法具有在线时空多传感器标定功能。 开发了一个有效的滑动窗口平面特征跟踪算法来处理三维激光雷达点云测量.将这种跟踪算法集成到我们以前的LIC融合估计器中,从而使LIC2.0具有更好的性能.特别...
选择合适的多传感器数据融合算法取决于具体应用的需求、传感器数据的特点和系统的约束条件等。在实际应用中,通常需要根据具体情况选择和组合多种算法,以达到最优的融合效果。同时,数据预处理、特征选择和模型评估等步骤也是多传感器数据融合过程中的重要环节。©...
数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合,对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。随着数据融合和计算机应用技术的发展,根据国内外研究成果,多传感器数据融合比较确切的定义可概括为:充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源,采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据,在一定准则下进行分析、综合、支配和...
实例分析表明,本文算法具有较强的测量可靠性、稳定性,在数据融合中,传感器具有一定的优越性,测量结果准确性高;本文算法无需计算支持矩阵、置信距离矩阵、特征向量、最大特征值等参数,运算过程快速、简洁、有效,可实现对机器人的实时导航。基于模糊贴近度,对多传感器数据融合算法流程图进行编写,分析机器人导航中发生的测...
传感器融合的复杂程度有所不同,并且数据的类型也不一样。两个基本的传感器融合示例是:a)后视摄像头加上超声波测距;b)前方摄像头加上多模式前置雷达——参见图2。现在,我们可以通过对现有系统进行轻微更改和/或通过增加一个单独的传感器融合控制单元来对其进行实现。
卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推,决定统计意义下的最优融合和数据估计。 多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法,但在不少应用领域根据各自的具体应用背景,已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机...
贝叶斯估计能基于概率模型进行数据融合。 加权平均法是简单但有效的融合策略之一。神经网络算法可学习数据间的复杂关系并实现融合。模糊逻辑可处理不确定性和模糊性数据的融合。融合算法要考虑传感器的精度和可靠性。时间同步是多传感器数据融合的重要前提。空间配准确保不同传感器数据在空间上的一致性。融合算法的性能评估...
实时建图技术中的多传感器数据融合算法是提升自动驾驶、机器人导航等领域精确度和鲁棒性的关键技术之一。这种算法通过整合来自不同传感器的数据,形成对被测环境的更全面、准确的理解,从而支持高精度的实时地图构建。以下是对多传感器数据融合算法在实时建图技术中的应用及其技术优势的详细阐述: ...
多传感器数据融合算法是多传感器系统中的关键技术之一,它能够充分利用多个传感器的信息,提高对环境或目标的感知和解释能力。在实际应用中,需要根据实际需求选择合适的传感器和融合算法,并进行优化和改进。同时,还需要注意实际应用中的挑战和问题,采取相应的对策和措施,以提高数据融合的准确性和可靠性。
本文提出一种不同传感器数据的融合算法,即首先是通过建立伪量测方程得到同步化的伪量测数据,之后利用一种扩维滤波的思想得到目标状态的最优估计,由于该算法适用与不同类型传感器异步数据的融合,所以该算法是一种实际算法。多传感器信息融合技术涉及到多学科、多领域,且具有多信息量、多层次、多手段等特点,并在机器人...