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1.
为解决智能公交GPS在城市环境中易受干扰的问题,设计低成本MIMU和DGNSS松组合算法,并进行两类跑车实验。利用自编写的GNSS测试软件对该算法处理后的定位结果和高精度差分GNSS接收机的基准结果进行比对。实测结果表明,在城市复杂环境中该组合模块定位连续性达99.59%,其中75.68%在3 m以内,与传统GPS模块相比,在同样低成本的前提下提高定位结果精度和定位连续性、可靠性。
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2.
针对传统的视觉定位易受噪声干扰、目标检测准确率低且无法获取终端准确位姿信息的问题,提出了一种基于卷积神经网络的目标检测和PnP相结合的移动终端室内定位方法,通过Mask-RCNN进行目标检测,然后采用EPnP算法求解相机准确的位姿信息,并对该方法进行系统实现及真实场景试验。试验结果表明,该方法目标检测准确率在98%以上,单轴定位误差在0.35 m以内,满足移动终端室内定位的精度,具有精度高、稳定性好的优点,为基于视觉的移动终端室内定位提供了新的思路。
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