GNSS与视觉里程计辅助IMU的行人导航方法研究
MEMSIMU-GNSS超紧组合导航技术研究
MEMSIMU-GNSS超紧组合导航技术研究MEMSIMU/GNSS超紧组合导航技术研究摘要：随着全球卫星导航系统（GNSS）的发展和微电机系统（MEMS）技术的崛起，MEMSIMU/GNSS超紧组合导航技术在精准导航和定位领域引起了广泛关注。
本文旨在对MEMSIMU/GNSS超紧组合导航技术进行研究，分析其原理、特点和应用。
通过对该技术的探讨，可以为相关领域的研究提供借鉴和参考。
一、引言MEMSIMU（Micro-Electro-Mechanical Systems Inertial Measurement Unit）是一种微型惯性测量装置，能够实时测量和记录车辆、船舶、飞机等运动的加速度和角速度数据。
GNSS 是一种基于卫星的导航系统，利用卫星信号进行导航和定位。
MEMSIMU/GNSS超紧组合导航技术是将MEMSIMU和GNSS两种技术融合在一起，实现更高精度和稳定性的导航和定位。
二、MEMSIMU/GNSS超紧组合导航技术原理1. MEMSIMU原理MEMSIMU采用微电子制造技术，将微型加速度计和陀螺仪集成在一起，通过感应和测量微弱的力和角速度变化来确定运动姿态和方向。
MEMSIMU具有体积小、重量轻、能耗低等优点，能够在极其恶劣的环境中进行高精度测量。
2. GNSS原理GNSS系统由几十颗卫星组成，通过卫星发射的信号进行导航和定位。
GNSS接收器接收到多颗卫星的信号后，通过信号之间的时延差异来计算出接收器与卫星的距离。
通过三角定位原理，可以确定接收器的具体位置。
3. MEMSIMU/GNSS超紧组合导航技术原理MEMSIMU/GNSS超紧组合导航技术将MEMSIMU和GNSS两者的优势相结合，通过集成MEMSIMU和GNSS接收器，将MEMSIMU测量的姿态和方向数据优化传递给GNSS接收器，通过改进定位算法和使用MEMSIMU数据进行补偿，提高GNSS定位的精度和稳定性。
三、MEMSIMU/GNSS超紧组合导航技术特点1. 高精度导航MEMSIMU可以实时、准确地测量运动状态，通过与GNSS接收器融合，可以提高GNSS的定位精度。
MEMSIMU-GNSS超紧组合导航技术研究
MEMSIMU-GNSS超紧组合导航技术研究MEMSIMU/GNSS超紧组合导航技术研究导航技术一直以来都是人们在探索和发展的领域之一。
在航空航天、海洋探测、无人驾驶、导弹制导等领域，高精度和高可靠性的导航系统是至关重要的。
然而，在现实环境中，GNSS（全球卫星导航系统）存在着信号遮挡、多径效应、环境干扰等问题，从而导致导航精度下降和可用性降低。
为了解决这些问题，MEMSIMU/GNSS超紧组合导航技术被提出并广泛研究。
MEMSIMU（微电子机械系统惯导）是一种利用微机电系统技术实现的惯性导航系统。
与传统的惯性导航系统相比，MEMSIMU具有体积小、重量轻、功耗低等特点，并且能够提供高精度的加速度和角速度信息。
MEMSIMU的惯性传感器可以通过应变、电容、电压差、电流和磁力等信号转换原理来实现。
GNSS是一种基于卫星导航原理的全球定位系统，包括了美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、中国的北斗导航系统等。
GNSS通过接收卫星发射的信号，并通过解算信号的传播时间和卫星的位置来计算接收器的位置。
然而，在城市峡谷、建筑物密集区域和山区等环境中，由于信号遮挡和多径效应的存在，GNSS导航系统的可用性和精度大大降低。
因此，将MEMSIMU和GNSS组合在一起，能够充分利用两者的优势，实现超紧组合导航，提高导航的精度和可用性。
MEMSIMU/GNSS超紧组合导航技术的核心思想是通过融合MEMSIMU的惯性导航信息和GNSS的位置信息，来实现对导航系统更精确的定位和导航。
具体来说，首先利用MEMSIMU中的加速度计和陀螺仪来测量加速度和角速度，并通过积分得到位置和姿态信息。
然后，通过接收GNSS卫星发射的信号，根据信号传播时间和卫星位置来计算GNSS接收器的位置。
接下来，通过数据融合算法将MEMSIMU的位置信息与GNSS的位置信息进行融合，不断校正和更新导航系统的位置和姿态信息。
最终，得到更准确的导航结果。
视觉里程计IMU辅助GPS融合定位算法研究
视觉里程计/IMU辅助GPS融合定位算法研究不同的传感器用于导航定位各有其优势与不足,需要依据不同的应用场景对各传感器进行组合以获取最优导航定位性能。
在城市、桥梁等遮挡环境下,GPS 信号容易发生中断或卫星信号质量不佳,导致室外定位精度不够。
为此,本文将主要研究视觉里程计/IMU辅助GPS融合定位算法,提高室外受限环境下导航定位精度与可靠性。
本文的主要研究内容有:(1)分别研究了视觉里程计和IMU的关键技术。
针对视觉里程计中特征点匹配计算量大及误匹配的现象,集成图像处理领域中基于欧式距离阈值设定的预处理算法,提出视觉里程计前端特征点匹配优化算法。
通过实验证明,提升了特征点提取的质量。
(2)讨论视觉里程计/IMU组合导航算法理论基础,建立视觉里程计/IMU紧耦合模型。
针对实验中的多传感器时间同步问题,使用软件算法估计硬件设备之间的时间偏差。
(3)提出基于抗差自适应卡尔曼滤波的GPS/视觉里程计/IMU组合算法。
通过手持接收设备采集GPS数据,进一步融合视觉里程计/IMU信息解算载体位置。
在遮挡环境下,单GPS的精度E、N、U三个方向的RMS值分别为:9.7653m、31.8248m、20.8644m,而基于抗差的多系统融合位置精度E、N、U三个方向的RMS 值分别为4.48m、7.55m、5.62m,分别提高了54%、76%和73%。
GNSS+IMU+MM车载高精度组合导航定位系统
无法定位：是指在无信号区域（停车场、隧道）推算的精度低，导致出口误差大； 抓路错误：是指主辅路、高架上下抓路错误。 其中偏航重算和无法定位主要是GNSS定位原理决定，GNSS定位精度受观测环境影响，难以改善；对于抓路错误，直接原因是正确道路与 误抓道路相隔太近，受定位精度限制无法区分；根本原因是只使用位置信息进行抓路，没有发挥其它数据的价值。
技术优势局限gnss全局绝对定位定位精度高信号易受干扰不能解决通视问题imu输出连续可靠无需外部依赖误差累计发散自身无法定位mm位置约束场景化自身无法定位只能提供导航参考根据主流这三种定位技术进行融合提出gnssimumm方案依靠算法dr数据poshead提高定位的可靠性
GNSS+IMU+MM车载高精度组合导航定位系统
依靠于自主研发的高精度定位算法，根据车载载体当前运行环境，系统自适应对当前卫星质量进行评估，依据卫星质量进行组合导航。 当卫星条件良好时，以卫星导航为主，结合高精度RTK算法，实时定位精度≤±2.5cm，测速精度优于0.03m/s；当卫导无法正常工作 时，以惯性导航为主导，3S内精度保持厘米级，10S内精度保持米级。
3.技术方案 以上介绍的关键技术中，在场景覆盖以及精度上，各有所长，互相补充。
根据主流这三种定位技术进行融合，提出GNSS+IMU+MM方案，依靠算法(DR)+数据(POS/HEAD)提高定位的可靠性。 从上述车载定位的几大问题，可以逐步拆分解决：
数据融合：这一部分主要是计算GNSS模块输出的位置、速度、时间和航向信息，将其数据传递至数据处理终端进行实时数据融合计算，判 定当前GNSS数据质量的好坏，根据其数据质量组合不同的定位判断策略。 器件补偿：在GNSS信号质量不好或无法定位的时候，只能依靠IMU的DR算法进行补偿。补偿模块的主要功能是利用GNSS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（陀螺仪天向比例因子和陀螺仪三轴零偏）。补偿的目的是在无GPS信号或弱GPS信号的场 景，仅靠DR算法也能得到较为可靠的导航信息（通常短时间也能保证厘米级定位）。
物联网环境下车辆定位与导航系统设计
物联网环境下车辆定位与导航系统设计车辆定位与导航系统是物联网环境下的关键技术之一，它通过将车辆与全球卫星定位系统（GNSS）和互联网连接起来，能够准确地确定车辆的位置并为驾驶员提供导航服务。
本文将介绍物联网环境下车辆定位与导航系统的设计原理、技术要点以及应用前景。
一、设计原理物联网环境下的车辆定位与导航系统主要依赖于全球卫星导航系统（如GPS、GLONASS、Galileo等）和车载定位传感器（如惯性测量单元、里程计等）来实现定位功能。
系统通过将车辆的实时位置信息与地图数据进行匹配，计算出最优的行驶路线，并通过显示屏或语音提示为驾驶员提供导航指引。
二、技术要点1. 车辆定位技术：车辆定位是车辆导航的基础，目前主要采用GNSS技术进行定位。
GNSS技术依靠卫星信号进行定位，能够提供较高的精度和稳定性。
为了提高定位精度，可以结合惯性测量单元（IMU）和里程计等传感器，通过传感器融合的方法来进行定位。
2. 地图数据：地图数据是车辆导航系统中重要的组成部分。
地图应包含路网数据（如道路名称、道路等级、车道数等）和兴趣点数据（如加油站、餐厅、医院等）。
地图数据可以通过互联网进行实时更新，以提供最新的道路信息和兴趣点。
3. 路径规划算法：路径规划算法是车辆导航系统中的核心算法，它决定了车辆的行驶路线。
常用的路径规划算法包括最短路径算法、最优路径算法和遗传算法等。
算法的选择应基于实际需求，考虑到路况、交通流量、时间限制等因素，以确定最优的行驶路线。
4. 导航信息显示：车辆导航系统通过显示屏或语音提示向驾驶员提供导航信息。
导航信息包括路口转向提示、道路标志识别、限速提示等。
显示界面应简洁明了，信息不宜过于复杂，以确保驾驶员能够及时准确地获取导航指引。
三、应用前景物联网环境下的车辆定位与导航系统在交通出行、货运物流等领域具有广泛的应用前景。
具体包括以下几个方面：1. 交通管理：车辆定位与导航系统可以提供实时的交通信息，如拥堵情况、交通事件等。
GNSSMEMS组合导航算法研究及其实现的开题报告
GNSSMEMS组合导航算法研究及其实现的开题报告一、选题背景和研究意义随着星上卫星导航系统的发展，全球导航卫星系统(GNSS)已成为许多应用领域中的基础设施，例如车辆导航，航空导航，船舶导航以及自动驾驶等。
然而，GNSS信号在城市环境、山区、室内以及高楼大厦等场景下有时会受到多径效应、信号遮挡和干扰等因素的影响，导致GNSS定位误差增大，甚至无法实现定位，因此需要采用GNSS与其他传感器相结合的方式进行导航。
其中，MEMS(微机电系统)传感器由于其体积小、功耗低、可靠性高、成本低等特征成为一种广泛应用的传感器，在组合导航中有着重要的作用。
GNSS-MEMS组合导航中，MEMS传感器包括加速度计、陀螺仪和磁力计等，可以提供运动状态的信息，用于修正GNSS测量中的误差，从而提高精度和鲁棒性。
因此，GNSS-MEMS组合导航已被广泛研究。
本文的研究旨在探究GNSS-MEMS组合导航算法，在研究GNSS-MEMS组合导航算法的同时，开发一套算法实现在硬件平台上，本文的研究对于完善GNSS定位技术、提高导航精度和鲁棒性具有重要的意义。
二、研究内容本文的研究内容主要包括以下几个方面：1. 研究GNSS-MEMS组合导航算法的基本原理，包括卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
2. 对GNSS信号的多径效应、信号遮挡和干扰等误差进行研究，并结合加速度计、陀螺仪和磁力计等MEMS传感器数据进行误差修正，提高GNSS定位的精度和鲁棒性。
3. 在硬件平台上实现GNSS-MEMS组合导航算法，包括数据采集、数据处理和导航解算等，并对算法的可行性和实用性进行验证。
4. 评估和比较不同算法的性能，包括算法的精度、鲁棒性以及计算复杂度等方面。
三、研究方法本研究采用文献研究法，首先搜集和阅读相关的国内外文献，分析GNSS-MEMS组合导航算法的发展历程和研究热点，总结已有的算法及其优缺点，并提出新的研究方向和创新点。
GNSS拒止下的无人机视觉导航研究
GNSS拒止下的无人机视觉导航探究随着无人机技术的迅猛进步，无人机在农业、物流、救援等领域的应用越来越广泛。
然而，在一些特定的环境中，例如城市高楼密集区域或地下矿山，全球导航卫星系统（GNSS）的定位精度受到限制，使得传统的导航方式无法满足需求。
为了解决这一问题，无人机视觉导航技术应运而生，并在GNSS拒止环境下得到广泛应用。
本文将探讨的相关效果、挑战和应用前景。
一、视觉导航原理视觉导航是指利用摄像头等视觉感知设备得到环境信息，通过计算机视觉算法进行图像处理和解算，从而实现无人机的导航和定位。
视觉导航主要包括图像特征提取、图像匹配、运动预估和位姿跟踪等基本步骤。
其中，图像特征提取是关键的一步，通过提取图像中具有判别能力的特征点或特征描述符，用于后续的图像匹配和位姿预估。
二、视觉导航技术进步现状视觉导航技术在GNSS拒止环境下的探究与进步已取得了一些重要进展。
以下是几个典型的视觉导航方法：1. 视觉惯性导航（Visual-Inertial Navigation，VIN）VIN是一种将视觉导航与惯性导航相结合的技术。
通过将视觉和惯性传感器（如加速度计和陀螺仪）的数据进行融合，可以提高无人机的导航精度。
VIN方法通常接受增量式视觉里程计（Visual Odometry，VO）来预估无人机的位姿，并利用惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）数据来提供更准确的姿态信息。
2. 深度进修帮助的视觉导航深度进修在计算机视觉领域取得了巨大的成功，在视觉导航中也得到了广泛应用。
以卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）为代表的深度进修模型可以自动进修图像特征的表达，大大提高了图像匹配和位姿预估的准确性。
通过对大量标注数据进行训练，深度进修模型可以自动进修无人机在不同环境中的视觉特征，从而提高导航的鲁棒性和泛化能力。
3. 视觉SLAM导航视觉同时定位与地图构建（Visual Simultaneous Localization and Mapping，Visual SLAM）是一种利用相机得到环境信息并同时进行定位和建图的技术。
面向全球卫星导航系统的多模态精密定位方法研究
面向全球卫星导航系统的多模态精密定位方法研究随着卫星导航系统的迅速发展，人们的生活已经离不开卫星导航了。
卫星导航系统不仅在道路导航上起着至关重要的作用，它还可以应用在各种领域，包括物流、航空航天和军事等。
尤其是与其他技术相结合，卫星导航系统的精度将越来越高。
本文将重点研究面向全球卫星导航系统的多模态精密定位方法。
一、系统概述多模态精密定位方法是指使用多种定位技术相结合的方法来提高定位的准确度。
目前卫星导航系统主要有GPS、北斗、伽利略、GLONASS等，而多模态精密定位方法可以将这些不同的卫星导航系统的信号进行融合，进而提高定位的准确度。
除了卫星导航系统外，多模态精密定位还可以结合其他的定位技术，例如惯性定位、地面基站信号定位等。
二、定位方法（一）基于GNSS和DSRC信号的多模态精密定位方法GNSS是目前主流的卫星导航系统，DSRC（Dedicated Short-Range Communications）是一种专门用于车辆间和车辆与基础设施间通信的短距离无线通信技术。
基于GNSS和DSRC信号的多模态精密定位方法结合了卫星导航系统的精度和DSRC通信技术的快速响应能力。
当GNSS信号受到干扰时，DSRC通信技术可以提供实时的定位信息，从而提高了系统的安全性和鲁棒性。
该方法在交通运输和智能交通领域有着广泛的应用。
（二）基于GNSS和惯性测量单元（IMU）的多模态精密定位方法惯性测量单元（IMU）是一种测量物体加速度和角速度的装置，可以计算物体的位置和速度。
由于卫星信号受到天气、地形等外部因素的影响，精度会有所下降，而IMU可以在短时间内提供高精度的位置和速度信息。
因此，基于GNSS和IMU的多模态精密定位方法可以提高定位的鲁棒性和精度。
目前该方法已经应用在自动驾驶、无人机和移动机器人等领域。
（三）基于传感器融合的多模态精密定位方法传感器融合是指将多个传感器的数据进行整合，提高系统的准确度和鲁棒性。
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GNSS与视觉里程计辅助IMU的行人导航方法研究在现代导航应用中,惯性导航系统与GNSS组合方式因具有非常多的优点而
被广泛采用。
典型的GNSS/INS组合导航系统,不仅可在很多恶劣的GNSS观测环境下用惯性传感器自主导航,还可通过GNSS的辅助有效地抑制惯性器件的漂移
和零偏误差。
然而,其导航的精度很大程度上取决于惯性器件性能。
随着无缝导航需求的日益增长,视觉里程计(VO)引起了研究者们广泛关注。
它可以在GNSS信号缺失的情况下连续地校正惯性导航系统误差,实现准确
一致的自运动估计。
因此,视觉传感器很自然的成为了一种用于提高导航系统整体性能的外部辅助选择。
本文重点研究了GNSS与视觉传感器辅助IMU的行人导航问题,主要内容如下:1、研究了基于行为分类识别的惯性距离测量方法,它包含两个关键部分,计步和步长估计。
该方法首先对行为的模式区分进行了研究,在行为分类的基础上给出了综合时频域的计步方法。
为了适应不同的行为模式,构造了两段步长函数模型用于步长估计。
2、设计了一个综合点特征和结构化线特征的视觉惯性里程计,通过优化IMU预积分测量误差、点线重投影残差、先验残差来估计相机的位姿。
3、研究了视觉传感器辅助GNSS/INS组合导航问题,并设计了一种视觉辅助的GNSS/INS融合导航序贯卡尔曼滤波框架。
通过单目相机周期性的校正,在GNSS 信号不可用的情况下,可以有效的抑制惯性误差以确保更长时间的自主推算能力。