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951.
952.
在智能手机和互联网的普及状态下,对高精度定位技术的需求也更加显著,精确定位服务已渗透到各个领域,如物联网、无人驾驶、机器快递员、应急救援等。在室外环境下,这些服务大多由全球卫星导航系统提供;然而,在深山丛林、矿井隧道、地下室等室内环境下,由于信号衰减及多径效应的影响,GPS无法正常工作。本文针对一些特殊的室内场景,研究了基于松耦合滤波的视觉惯性融合导航方法,设计了一个面向智能手机平台的室内行人定位系统。该方法视觉前端采用了快速、稳健的稀疏直接法,后端采用了扩展卡尔曼滤波器来融合惯性信息,能够有效融合视觉和惯性信息,达到恢复单目视觉尺度、提高稳健性的效果,实现了高精度的室内行人定位。 相似文献
953.
黄凡 《数字海洋与水下攻防》2020,3(5):387-392
当探测区域存在多个目标时,双站被动声呐测向系统通过目标方位线交叉定位会产生多个交点,对被动声呐的测量方位进行关联即是剔除虚假交点,选择真实交点。在两被动声呐对目标方位保持连续跟踪的条件下,提出了一种利用方位预关联形成关联航迹对目标的位置和方位值进行估计,根据估计值与传感器实测方位值的偏差大小来判定预关联正确性的决策规则,结合海上实验数据仿真验证了方法的有效性。 相似文献
954.
955.
956.
综合导航系统是海上拖缆地震勘探作业的核心控制系统,在整个勘探过程中指引勘探船只行驶方向,控制地震数据采集系统、震源系统、拖缆定位与控制系统等协同工作,对地震勘探作业质量进行有效控制。高精度定位算法是该系统的核心技术之一。针对中海油田服务股份有限公司自主研发的"海途"海上三维拖缆综合导航系统开展关键定位算法研究,在声学数据预处理、定位网络解算和缆形解算等方面提出了一系列解决方案,并结合算例分析评估了算法精度。数值结果表明,基于该算法实现的海途综合导航系统定位精度与商用后处理软件对比,整体偏差优于5 m,能够满足海上拖缆地震勘探精度要求。 相似文献
957.
在目前常用的变形监测数据处理的方法中,卡尔曼滤波法应用较为广泛。这种动态数据处理的方法是以滤波方程作为类推公式,相比于传统数据处理方法,大大地削减了测量误差,其动态系统是通过状态方程和观测方程来描述体现的。这是一个不断预测、修正的过程,求解完之后无需保留观测值序列,因此不必存储前期数据,只需新一期的数据便可滤波和预测,把参数估计与预报巧妙地结合起来,从而使数据处理更为精确。 相似文献
958.
利用实时车载激光点云,实现城市环境下的多目标快速检测与跟踪。动态目标跟踪是实现城市环境下自动驾驶的关键,是三维城市场景感知的研究难点。相比于图像,三维激光点云数据更适合用于目标三维形状估计和运动预测,所以广泛应用于无人驾驶方案中。使用基于目标模型和卡尔曼滤波的目标跟踪框架,针对稀疏点云数据中常见的过分割和欠分割问题,提出一种关联历史跟踪结果和目标检测的快速跟踪算法。将跟踪结果作为先验知识,与下一时刻的目标检测关联,增强目标检测的稳定性。该算法已经应用到搭载三维激光扫描仪的自动驾驶汽车中,实验证明,该算法适用于城市交通场景,且满足实时解算需求,单帧处理平均耗时58 ms。 相似文献
959.
针对水下目标跟踪非线性跟踪精度问题,假设目标机动模型为恒转速运动模型,贝叶斯框架下,因扩展卡尔曼滤波跟踪方法进行模型在估计点的泰勒展开,忽略一阶以上高阶项,存在模型误差,比较了扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、容积卡尔曼滤波在高斯噪声干扰下滤波误差均方根,以及3种方法运行时间。仿真证明,非线性系统下状态维度为5,容积卡尔曼滤波跟踪的精度高于无迹卡尔曼滤波,无迹卡尔曼滤波高于扩展卡尔曼滤波。该研究为海上目标非线性测量系统提供仿真实例,为进一步滤波算法改进提供基础。 相似文献
960.
为了解决水下航行器惯性导航误差随时间积累问题,利用地形辅助导航技术进行导航位置修正。由于水下地形的非线性,对基于扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)3种非线性滤波方法的水下地形辅助导航算法进行研究。针对传统基于单波束声纳量测模型在小起伏地形区域导航精度低、易发散问题,从提高量测地形信息量角度,建立了基于多波束测深声纳的量测模型。使用多波束实测地形数据进行仿真试验,结果表明:无论在粗糙地形区域还是较平坦地形区域,多波束量测模型有效缓解了3种方法易发散问题,提高了导航精度。 相似文献