地图定位和匹配
定位调整的方法
定位调整的方法
定位调整的方法有很多种，以下是几种常见的方法：
1. 校准调整：通过校准现有的定位系统，修正定位的误差。
例如，使用校准点来重新调整全局定位系统，或者通过机器学习算法对定位误差进行校正。
2. 传感器融合：将多种传感器的数据进行融合，以提高位置的准确性和鲁棒性。
例如，将GPS、惯性测量单元（IMU）、
骨传感器等多个传感器的数据进行融合。
3. 地标辅助：通过识别环境中的地标物体，如标志牌、摄像头、灯柱等，来辅助定位。
通过地标的位置信息，可以更准确地确定自身的位置。
4. 环境地图匹配：利用事先构建好的环境地图，将定位信息与地图进行匹配。
通过与地图上的特征进行匹配，可以推断出自身的位置。
5. 视觉定位：利用相机捕捉到的图像信息，通过图像处理和计算机视觉算法来确定自身的位置。
例如，使用SLAM （Simultaneous Localization and Mapping）算法，通过实时构
建环境地图和定位目标位置。
6. 无线定位：利用Wi-Fi、蓝牙、RFID等无线信号的强度和
距离来进行定位。
根据不同的信号参数，可以得出自身的位置信息。
以上是一些常用的定位调整方法，具体的方法选择和调整策略会根据具体的场景和需求而有所不同。
手机定位原理
手机定位原理手机定位是指利用手机信号、卫星信号等技术手段，确定手机所在位置的过程。
手机定位技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分，它在日常生活中的运用十分广泛，涉及到导航、地图、物流、安全监控等诸多领域。
那么，手机定位是如何实现的呢？下面我们将从手机定位的原理入手，来详细介绍手机定位的工作原理。
首先，手机定位的原理主要依赖于手机信号和卫星信号。
当手机与基站连接时，基站会记录手机的位置信息，通过测量手机与基站之间的距离，可以确定手机的大致位置。
而卫星信号定位则是利用卫星系统发射信号，手机接收信号后通过计算与卫星的距离来确定自己的位置。
这两种信号的结合使用，可以提高定位的准确性和稳定性。
其次，手机定位的原理还涉及到三角定位和指纹定位。
三角定位是利用三个或三个以上的基站信号来确定手机位置的一种定位方法，通过手机与基站之间的信号传输时间差来计算手机的位置。
而指纹定位则是通过手机信号在特定环境下的传播特性，来确定手机所在位置，这种方法在室内定位中应用较为广泛。
此外，手机定位的原理还与地图匹配和惯性导航有关。
地图匹配是将手机定位信息与地图数据进行匹配，通过比对地图上的地理特征来确定手机的位置。
而惯性导航则是利用手机内置的加速度计、陀螺仪等传感器，来测量手机的加速度和角速度，从而推算手机的运动轨迹和位置。
最后，手机定位的原理还受到环境因素和技术限制的影响。
在城市高楼林立的环境中，信号的反射、衰减等现象会影响定位的准确性；而在室内、地下车库等封闭环境中，信号的传播受到限制，也会影响定位的效果。
此外，不同的定位技术和设备也会对定位的精度和稳定性产生影响。
总的来说，手机定位的原理是一个涉及到多种技术手段和方法的复杂系统工程，它的实现离不开手机信号、卫星信号、地图数据、传感器等多种技术的支持和配合。
通过不断地技术创新和改进，手机定位的准确性和稳定性将会得到进一步提升，为人们的生活带来更多便利和安全保障。
无人机地图匹配的基本流程和基本原理
无人机地图匹配的基本流程和基本原理下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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手机导航的工作原理
手机导航的工作原理
手机导航的工作原理主要涉及以下几个方面：
1.地理定位：手机导航通过内置的全球定位系统（GPS）芯片
或使用无线网络、蓝牙、基站等技术来获取手机所处的地理位置信息。
2.地图数据：手机导航需要加载地图数据，这些数据包括道路、建筑物、地点名称等信息，并将其与当前位置进行匹配。
3.路径规划：手机导航根据用户输入的起点和目的地，结合地
图数据，采用算法进行路径规划。
这个过程包括选择最佳的道路、避开拥堵区域、计算预估时间等。
4.导航指引：手机导航通过声音提示、图像显示等方式向用户
提供导航指引，包括下一步行驶的路线、转弯处的指示、距离目的地的距离等信息。
5.实时交通信息：一些手机导航还可以实时获取交通信息，如
道路堵塞、事故等情况，根据这些信息调整路径规划。
6.定位校正：手机导航还会通过内置的传感器（如陀螺仪、加
速度计）对手机的朝向、倾斜角度等进行测量和校正，以提高导航的准确性。
通过以上步骤，手机导航可以实现将用户从起点准确导航到目的地的功能。
自动驾驶定位导航技术概述
自动驾驶定位导航技术概述一、概要作为自动驾驶的重要组成部分，高精度定位导航技术是自动驾驶汽车安全行驶不可或缺的核心技术之一，在车辆横向/纵向精确定位、障碍物检测与碰撞避让、智能车速控制、路径规划及行为决策等方面发挥着重要的作用。
相较于有人驾驶驾驶员可以凭借双眼与记忆获取周围的可行驶区域、道路边界、车道线、障碍物、交通规则等详细信息，目前自动驾驶汽车的环境感知传感器与算法还无法达到与人类驾驶员同样的感知性能，因此自动驾驶汽车就需要高精定位、高精地图、联合感知等定位导航技术的支持。
目前常用的定位技术包括轨迹推算(DR)、惯性导航技术(INS)、卫星导航定位技术、路标定位技术、地图匹配定位技术(MM)以及视觉定位技术等。
然而，这些定位导航技术在单独应用时均存在一些无法避免的问题。
自动驾驶车辆对定位系统性能的要求与车辆的行驶速度密切相关。
相关标准法规规定，乘用车行驶最高车速不得超过120km/h，客车最高设计车速不应大于100km/h。
基于目前的自动驾驶汽车整体技术水平和车辆限速要求，自动驾驶乘用车的最高车速不宜超过90km/h，自动驾驶客车的最高车速不宜超过70km/h。
一般情况下，有人驾驶车辆距离道路一侧路牙的安全行驶距离约为25cm，而自动驾驶汽车必须在行驶25cm的时间内更新一次定位信息且定位精度要小于等于25cm，否则就有可能导致车辆超出道路边界发生事故。
按照最高车速90km/h计算，车辆行驶25cm用的时间是0.01s，根据公式f=1/t，则定位信息更新频率为100Hz。
因此定位信息更新频率需要大于等于100Hz，定位精度需要小于等于25cm才能保证车辆行驶安全。
目前，常用的定位导航系统均无法满足上述指标。
比如惯性导航定位技术存在定位误差随时间累积、长时间内不能保证足够的导航精度的问题;卫星定位导航技术存在多路径、卫星信号遮挡和更新频率低等问题等。
正因为单一一种定位技术均存在一定程度上无法克服的弱点，所以研究组合导航就成为时下的热点。
融合定位手段
融合定位手段融合定位手段是一种通过结合多种定位技术和方法来提高定位精度、可靠性和实时性的技术手段。
它通过同时使用多个定位技术，如全球定位系统(GPS)、惯性导航系统(INS)、传感器测量等，来获取更准确、更全面的位置信息。
下面将介绍一些与融合定位手段相关的技术和方法。
1. GPS定位技术：全球定位系统是一种通过使用卫星和接收器来测量接收器位置的定位技术。
它广泛应用于车辆导航、手机定位等领域。
融合定位手段可以利用GPS定位技术来获取位置信息，并通过与其他定位技术的结合来提高定位的精度和可靠性。
2. INS技术：惯性导航系统是一种利用加速度计和陀螺仪等传感器测量物体加速度和角速度，并据此计算物体位置的技术。
INS技术具有高精度和实时性的特点，但长时间使用会积累误差。
融合定位手段可以将INS技术与其他定位技术相结合，通过比较INS和其他定位结果的差异来校正INS的误差，从而提高整体定位的精度和可靠性。
3. 传感器融合：除了GPS和INS技术外，融合定位手段还可以利用其他传感器来获取位置信息。
例如，加速度传感器、陀螺仪、磁力计等传感器可以用于测量物体的运动状态和方向。
通过将这些传感器的测量结果与GPS或INS技术的结果进行融合，可以进一步提高定位的精度和可靠性。
4. 地图匹配：地图匹配是一种将实际位置信息与地图数据进行匹配的技术。
通过与地图数据进行比较，可以确定实际位置所在的道路、街区或建筑物等位置，从而提高定位的精度。
融合定位手段可以将GPS或INS技术获取的位置信息与地图数据进行匹配，从而校正定位误差并提高定位的准确性。
5. 多传感器数据融合：融合定位手段可以同时利用多个传感器的数据进行位置估计和校正。
例如，可以使用GPS、INS、传感器测量等多种数据源来获取位置信息，并通过统计学方法、卡尔曼滤波等算法来对多个数据源进行融合，从而得到更准确和可靠的定位结果。
总之，融合定位手段是一种通过结合多种定位技术和方法来提高定位精度、可靠性和实时性的技术手段。
汽车导航系统的定位原理
汽车导航系统的定位原理导航系统已经成为现代汽车中的常见设备，它通过定位技术和地图数据等信息，为驾驶员提供准确的导航指引。
本文将介绍汽车导航系统的定位原理，并探讨其中所涉及的技术。
一、全球定位系统（GPS）全球定位系统（Global Positioning System，GPS）是最常用的汽车导航系统定位技术之一。
GPS系统由一系列卫星、地面控制站和用户设备组成，通过卫星发射的信号进行定位。
其原理基于测量用户设备与多颗卫星之间的距离差，进而确定用户设备的位置。
GPS系统的定位精度取决于接收到的卫星信号数量，一般情况下，接收到的卫星信号越多，定位的精度越高。
因此，需要至少接收到4颗卫星的信号才能进行三维定位（包括经度、纬度和海拔高度）。
二、惯性导航系统除了GPS，汽车导航系统通常还配备了惯性导航系统（Inertial Navigation System，INS）来提升定位的准确性。
惯性导航系统利用加速度计和陀螺仪等传感器测量车辆的加速度和角速度，进而推算车辆的位置和方向。
惯性导航系统的定位精度相对较高，不受卫星信号的限制，但是在长时间使用后会累计误差，需要通过GPS等定位系统进行校正和修正。
三、地图匹配地图匹配是指将车辆实际获取的定位数据与地图数据进行比对，以确定车辆的位置。
地图数据通常包括道路的形状、长度、交叉口等信息。
在地图匹配过程中，汽车导航系统会将GPS和惯性导航系统提供的定位数据与地图数据进行比对，并根据一定的算法和规则来确定车辆的实时位置。
例如，通过匹配道路形状和车辆行驶的轨迹，系统可以判断车辆是否偏离道路，从而提供预警和纠正。
地图匹配的精度和准确性对于汽车导航系统的定位至关重要，因此，地图数据的质量和及时性也是系统设计者所需要考虑和优化的方面。
总结：汽车导航系统的定位原理主要涉及全球定位系统（GPS）、惯性导航系统和地图匹配。
GPS通过卫星信号测量用户设备与卫星之间的距离来确定位置；惯性导航系统利用传感器测量车辆的加速度和角速度来推算位置；地图匹配通过比对定位数据和地图数据来确定实时位置。
地图离线定位原理
地图离线定位原理
地图离线定位是一种基于地图数据文件进行定位的方式，不依赖网络连接。
其原理是通过在设备上预先下载完整的地图数据文件，然后利用设备上的GPS芯片和地图数据文件进行定位。
具体实现步骤如下：
1. 下载地图数据文件：用户在设备上选择需要定位的区域，然后通过网络下载相应的地图数据文件。
地图数据文件包含了该区域的地理信息、道路网络、地标等数据。
2. 数据存储和索引：下载完成后，地图数据文件会被存储在设备的存储介质中，同时会生成对应的索引文件。
索引文件用于加快后续的定位查询速度。
3. 启动定位服务：用户启动地图离线定位应用，并开启定位服务。
定位服务会通过设备上的GPS芯片获取当前位置的经纬
度信息。
4. 数据匹配定位：当定位服务获取到GPS定位信息后，会将
该信息与地图数据文件中的道路网络进行匹配。
匹配过程使用算法判断设备的位置在哪条道路上。
5. 位置计算定位：匹配成功后，利用设备所处道路的地理信息和GPS定位信息，结合地图数据文件中的相关数据计算设备
当前位置的具体坐标。
6. 显示定位结果：最后，定位结果会在地图上显示出来，以标记当前设备的位置。
地图离线定位的优势在于不依赖网络连接，可以在无网络环境下进行定位。
同时，由于地图数据文件已经下载到设备上，可以实现快速的定位查询和准确的位置计算。
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Dead Reckoning
DR
航位推算, 航位 推导 零度漂移, 零漂
Zero Offset
N/E
Sensor
SNS
传感器
Gyroscope
Gyro
陀螺仪, 螺旋仪
Map Matching
MM
地图匹配
Location Method
车载导航组合定位通常采用GPS/DR的组合,从软件层次看,目前组合 方案主要分为切换式和最优估计法 切换式组合方案有两种工作状态:GPS模式和DR模式,系统工作于何 种模式取决于信号的有效性,当GPS信号可靠时,采用GPS模式,同时 利用GPS输出更新DR的初始推算位置;当GPS定位数据失效,则切换 到DR模式. 最优估计理论中,卡尔曼滤波是最常用的一种方法.卡尔曼滤波用于组 合定位中,就是将GPS和DR的信息同时用于定位结果的求解过程中, 使系统的状态在滤波过程中不断地得到修正,组合定位的输出又可以提 供较为准确的初始位置和方向信息,从而即使GPS失效,单独使用DR 定位也能较长时间保持较高精度.同时,滤波方法可以有效消除或削弱 传感器定位测量中的随机误差.
Sensors ABC (1)
角度传感器和距离传感器(速度传感器)是DR系统的重 要组成部分
– 目前较常见的距离传感器有里程仪和加速度计,加速度计是一种 较常见的车辆速度传感器,它通过测量车辆的加速度,然后对其 积分便可得到当前的行驶速度,其优点是不易受到车辆自身和道 路状况的影响,但积分过程容易引起误差累积,而且目前加速度 计的价格也要高于里程仪.里程仪价格较低,而且汽车一般都装 有里程仪,因此可以直接使用. – 常用的角度传感器有磁罗盘,差分里程仪和角速率陀螺仪.磁罗 盘是通过感应地磁的变化直接测量得到车辆的方位角(与地磁北 向的夹角),但是磁罗盘易受车体磁化程度的变化及道路环境磁 场的影响造成较大误差.差分里程仪将两个里程仪分别安装在汽 车的两个平行相对的车轮上面,在汽车转弯时两个里程仪感应的 车辆行驶速率不同,由此计算得到汽车的相对转角,但通常差分 里程仪测得的航向误差也较大.
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Location Model (1): Switch Model
切换式组合有两种工作状态,一种是以GPS作为系统的定 位输出,另一种以DR系统为系统的定位输出.系统具体 采用何种工作状态取决于GPS数据的有效性.当GPS观测 卫星数较多,卫星几何分布结构较好(GDOP值较小)时 采用GPS定位,同时用GPS数据更新DR系统的初始推算 位置.当GPS数据失效或定位精度降低(GDOP值增大到 预定门限),则切换到DR定位.切换式组合的优点是简 单易行,系统承担的计算量很小,GPS和DR系统保持了 各自的独立性,其中任何一个出现故障时,系统仍能继续 工作,可以解决在卫星信号受遮挡后的短时间定位问题. 但是切换式组合并不能真正把GPS和DR系统的定位数据 融合在一起,精度没有提高,没有充分利用其中的有效信 息,因而不能完全发挥二者的优点.
Characters of DR (3)
由上面的航位推算算法,可以得出下列结论: (1)航位推算系统工作时需要实时获得距离的变化量和角度的变化 量; (2)航位推算系统需要运用其他的手段获得初始时刻的位置; (3)航位推算是一个累加的过程,所以随着时间的推移,航位推算 系统误差会因为累积而很快发散.如果不补偿或不适当的补偿累积的 误差,车辆位置计算会变得越来越不精确.因此,单独的航位推算系 统不能用来进行长时间的独立定位. 航位推算系统主要由航向传感器和测距装置组成.目前常用的车载航 向传感器有磁罗盘,差动里程仪和角速率陀螺,测距装置有加速度计 和里程仪.从成本,性能,体积,抗干扰能力和安装难度等方面综合 考虑,最适合车载DR系统的航向传感器是角速度陀螺仪,而里程仪 由于是大多数汽车的标准部件,用作测距装置非常方便.下面介绍这 两种传感器工作原理及误差分析
Sensors ABC (3)-Gyroscope
压电陀螺仪是压电型振动陀螺仪的简称,是一种角速率陀 螺仪. 它是利用对振动着的物体外加旋转角速度时在与振动方向 成直角的方向上产生哥氏力这一力学现象的传感器,其基 本结构为一根两端自由的矩形金属梁和贴在金属梁四面的 压电换能器构成的振动体. 金属针沿振梁的振动节点穿过,金属针和封装振动体的外 壳构成支撑体,由振动体和支撑体构成敏感器件.由于压 电陀螺仪结构简单,没有转动部件,所以可靠性显著高于 普通陀螺,而且压电陀螺仪具有体积小,质量轻,供电方 便,耐冲击,寿命长及成本低等优点,非常适合于低成本 的车辆导航系统
– 根据利用信息的不同,基于滤波的组合方案又分为松散组合和紧密组合两 种. – 松散组合是直接利用接收机输出的定位结果与DR推算得到的位置和速度进 行数据融合; – 紧密组合是利用接收机输出的伪距,相位,伪距率等原始观测值与所需要 的信息进行数据融合
Dead Reckoning ABC(1)
航位推算的定义最早是由Cotter提出的,其定义为"从一 己知的坐标位置开始,根据航行体(船舶,飞机,陆地车 辆等)在该点的航向,航速和航行时间,推算下一时刻坐 标位置的导航过程称为航位推算" 航位推算是一种经典的,常用的自主式定位技术,其基本 原理是利用方向和速度传感器来推算载体的位置.与GPS 相比,DR系统的优点包括:
但由于DR系统中方向传感器(陀螺仪)的漂移误差较大 ,且随时间的延长而积累,导致定位误差随时间延长而迅 速增长的问题,因此DR方法不能单独,长时间的用, 而常常作为一种辅助的定位技术
– (1)完全自主,既不发射信号,也不接收信号,不存在电磁波传 播问题,只需利用自身的测量元件的观测量,推求位置,速度等 导航参数,不受外界环境及其它人为因素的影响; – (2)机动灵活,无论是涵洞还是水下,只要载体(车,船,飞机 ,潜艇等)能够到达的地方就能导航定位; – (3)输出频率高,目前DR系统的输出频率最高可达200Hz,而 GPS通常只能达到1Hz.
Dead Reckoning ABC (2)
Mathematical Formula
X 1 = X 0 + d 0 sin θ 0 Y1 = Y0 + d 0 cos θ 0
X 2 = X 1 + d1 sin θ1 = X 0 + d0 sin θ0 + d1 sin θ1 Y2 = Y1 + d1 cos θ1 = Y0 + d0 cos θ0 + d1 cos θ1 n 1 X n = X 0 + ∑ di sin θi i =0 n 1 Y = Y + d cos θ ∑ i i 0 n i =0
Sensors ABC (2)-Odometer
里程仪是测量车辆行驶距离或速度的传感器,常用的有两种测量手段 ,即无线电测速方式和汽车齿轮感应方式.虽然无线电测速相对比较 准确,但价格较高,不适合普及.汽车齿轮感应式里程仪在现有的车 辆上都是现存的,对系统不需要增加额外的费用,因此在汽车组合导 航系统中使用比较广泛.现代汽车上都装有导向系统,电子仪表等装 置,这些装置都需要汽车车速信号.因此,利用车辆本身自带的车速 传感器来实现车辆定位可大大降低系统的成本.车速传感器主要采用 霍尔传感器和可变电阻传感器,这两种传感器都是由汽车传动装置上 的齿轮转动产生的电磁脉冲来实现速度的测量
Navi-system Functions
Key Words in Map Matching
Data Fusion DF 信息融合 对多个信息来源采用进行综合处理, 从而获得比 单个信息更准确的过程. 通过已知位置信息, 利用运动物体的运动速度/ 加速度和方向, 结合精确计时, 通过计算 得出位置方法. 指陀螺仪在静止时输出值产生的突变误差 指包括陀螺仪及车速脉冲等传感器器件.如无特 殊说明,特指尚扬硬件的陀螺仪及其车速脉 冲输出. 精密仪器. 按工艺分有机械, 激光, 光纤等分类 , 按用处分有角度陀螺仪, 加速陀螺仪, 水平陀螺仪等. 本文内如无注明, 指角度陀 螺仪, 用以传出角度变化值. 指结合数字地图信息以确定最精确的当前位置的 方法.
Location Model (2): Loose integration
松散组合是利用卡尔曼滤波将接收机输出的定位信息与DR系统定位 得到的位置和速度进行数据融合. 松散组合模式的工作原理是:当GPS与DR系统都可用时,将二者单 独定位的结果(位置,速度信息)相比较,作为卡尔曼滤波器的输入 值,进行数据融合,开环或反馈得到最优估计;当GPS中断时,DR 系统以GPS中断时的瞬时值作为初值继续进行推算工作, DR系统定 位信息作为系统的输出,直到GPS工作正常;当DR系统出现故障, 以GPS定位结果作为系统的输出. 松散组合的特点包括计算量小,速度快;容错性好,GPS和DR系统 保持了各自的独立性,其中任何一个出现故障时,系统仍可以继续工 作;组合定位系统结构简单,不需改变原有的硬件设计,便于工程实 现;GPS接收机,DR开发和调试独立性强,便于系统故障的检测和 排除,开发周期短,费用低.松散组合的缺点主要有:GPS的位置和 误差通常是时间相关的,特别是应用卡尔曼滤波时更是如此;组合后 的GPS接收机的抗干扰能力和动态跟踪能力没有得到改善.
Integrated Location Model
目前,可以用于车辆导航的定位手段主要包括卫星导航定位系统, DR系统,惯性导航系统,无线电定位技术以及蓝牙技术等,常用的 传感器主要包括卫星接收机,陀螺仪,加速度计,MEMS,里程仪, 气压计及磁罗盘等. 以GPS为代表的卫星导航系统具有全球性,全天候,高精度,实时地 测定用户三维位置和速度的能力,但其也有致命的弱点,接收机必须 能接收到来自卫星的信号才能提供准确,连续的定位信息,当卫星信 号被树木,高层建筑,桥梁及隧道等遮挡或接收机无法接收到四颗及 以上的卫星信号时,接收机就无法输出有效信息. 以DR系统,惯性导航系统为代表的自主式定位技术是利用距离传感 器和角度传感器等进行自主定位,其不存在信号传播问题,抗干扰能 力强,而且输出频率高,在短时间内精度高.但由于传感器误差伴随 时间积累快,定位结果容易发散,所以这类方法不能长时间单独使用 每一种定位技术在相应的条件下各有其优缺点,任何单一定位技术对 车辆导航系统的精度和可靠性都有一定的限制.由于GPS和DR系统 或INS的优缺点使两者具有明显的互补性,因此将两者进行组合,来 弥补两者单独导航定位的诸多不足,使得车辆导航系统能为用户提供 高精度,可靠性强,稳定性好的导航定位信息