地图匹配算法综述
地图匹配算法综述
1地图匹配算法综述一、地图匹配：现有算法车辆导航系统实时接收GPS位置速度信息，以交通地图为背景显示车辆行驶轨迹。保证所显示的轨迹反映车辆的实际行驶过程，包括行驶路段，转弯过程及当前位置，就是地图匹配问题所要解决的目标。本节首先对地图匹配问题涉及到的基础概念、误差模型给出简要说明，同时介绍当前流行的一些地图匹配算法的思路与特点。1.1地图匹配问题介绍利用车载GPS接收机实时获得车辆轨迹，进而确定其在交通矢量地图道路上的位置，是当前车载导航系统的基础。独立GPS车载导航系统中克服GPS误差以及地图误差显示车辆在道路网上的位置主要是通过地图匹配算法，也就是根据GPS信号中的数据和地图道路网信息，利用几何方法、概率统计方法、模式识别或者人工神经网路等技术将车辆位置匹配到地图道路上的相应位置[8-12]。由于行驶中的车辆绝大部分都是在道路上的，所以通常的地图算法都有一个车辆在道路上的默认前提。地图匹配的准确性决定了GPS车辆导航系统的准确性、实时性与可靠性。具体来说取决于两方面：确定当前车辆正在行驶的路段的准确性与确定车辆在行驶路段上的位置的准确性。前者是现有算法的研究重点，而后者涉及到沿道路方向的误差校正，在现有算法中还没有得以有效解决。地图匹配的目标是将轨迹匹配到道路上，当道路是准确的时，也就成了确定GPS的准确位置，然后利用垂直映射方法完成匹配。要实时获得车辆所在的道路及位置通过地图匹配来实现是一种比较普遍而且成本较低的方法。车辆导航与定位系统中的地图匹配问题概括来讲就是将车载GPS接收机获得的带有误差的GPS轨迹位置匹配到带有误差的交通矢量地图道路上的相应位置。
下面我们通过具体的数学模型地图匹配算法综述
2来给地图匹配问题以详细的数学描述。地图匹配的基本过程如图4.1所示。符号定义及其物理意义说明如下：
图4.1地图匹配模型1)g(k)是车辆GPS轨迹点，内容为k时刻车辆上的GPS定位数据（经纬度），对应于矢量地图上相应的经纬度位置点。由于GPS误差和矢量地图误差的存在，当车辆在道路弧段Si上行驶时，g(k)通常并不位于弧段Si上。2)p(k)为g(k)的地图道路匹配点，表示地图匹配算法对g(k)进行偏差修正获得的车辆k时刻在矢量地图道路上的对应点，简称g(k)的匹配点。匹配点所在矢量地图弧段Si上的位置，应该尽可能反映出实际车辆在该段道路上的相应位置。3)e(k)为g(k)的地图匹配修正量，表示g(k)与其匹配点p(k)间的误差修正。需要指明匹配点所在的弧段p(k)Si时，使用符号e(k)[Si]表示g(k)对于弧段Si上的匹配点所使用的匹配修正量。上述3个基本量之间的关系如图画所示，即p(k)=g(k)+e(k)(4)地图匹配修正量e(k)源自于GPS定位误差和交通矢量地图精度误差的综合误差效应。4)e(k)的正交分解将e(k)正交分解为弧段横向修正量ev(k).R与弧段纵向修正量eh(k).R，有(5)式中e(k)[Si]的纵向单位矢径的正向与车辆在弧段Si上的前进方向一致，横向单位矢径与垂直，构成右旋直交坐标如图4.1所示。需要注意的是,ev(k)与eh(k)均为标量，它们的大小与符号说明如下。5)弧段横向修正量ev(k)表示g(k)的道路弧段横向偏差，ev(k)的幅值|ev(k)|大小表示g(k)到达弧段的最短距离，即地图匹配算法综述
3(6)式中q(k)=q(gk,Si)称为g(k)的弧段Si最近点，也就是g(k)对弧Si作垂线与弧段Si的交点。ev(k)[Si]的符号正负取决于是否与横向单位矢径的方向一致。正值表示g(k)偏差在按前进方向测算的道路弧段Si的右侧，反之，当车辆g(k)位于道路弧段的左侧，ev(k)为负值。q(k)由g(k)与相应弧段Si唯一确定，所以ev(k)[Si]是一个已知标量。6)弧段纵向修正量eh(k)表示g(k)的道路弧段纵向偏差，反映g(k)的地图道路匹配点p(k)沿道路弧段方向上的预测偏差，即(7)eh(k)的取正值表示匹配点p(k)位于g(k)的前方，反之，当车辆g(k)必须向后退方向匹配时eh(k)为负值。弧段纵向修正量eh(k)[Si]与匹配点p(k)直接相关，是地图道路匹配算法最重要又最难精确求解的预测变量。如何克服这一误差分量的影响是论文研究的一个重点。地图匹配过程实际上就是利用车辆行驶的GPS轨迹g(k)，基于矢量地图的拓扑结构，以及其它可获得的车辆运动信息来确定车辆正在运行的道路弧段Si，以及在上面的准确对应方位p(k)。1.2常见地图匹配算法正如本章开始的时候介绍，地图匹配算法经常被用来在车辆导航系统中确定车辆在道路上的位置。大部分地图算法都假设车辆行驶过程中是在有限的道路网上进行的，在绝大部分情况下车辆都是满足这种情况的。当然，当车辆实际上不在已知道路上行驶时，地图匹配可能增加GPS定位误差。还有一个假设是大部分现有算法的前提，就是矢量地图的高精确度。但是在实际应用中，用户并不能得到所有需要区域的高精确地图[1]。文献[1]对于现有地图匹配算法作了很好的总结，并且在文献中介绍了四种地图匹配算法类型：1）半确定性算法；2）概率统计算法；3）基于模糊逻辑的算法；4）模式识别算法。半确定算法需要的一个基本前提是需要知道车辆的初始位置和车辆运行方地图匹配算法综述
4向，然后多种条件判断会用来判定车辆是否在已知道路网上。这种地图匹配算法一般用于带有航位推测定位系统的车辆导航系统。概率统计算法是在从车辆导航系统获得的轨迹位置周围建立矩形或者长方形的置信区域。模糊逻辑的算法是基于一系列的规则及其权重的设计来实现的。是一种基于已有知识的规则系统。由于地图匹配算法本质上是模式识别的过程，所以模式识别领域中的多种算法都可以应用于地图匹配问题的解决，比较典型的是人工神经网络。地图匹配过程可以用多种算法实现，从简单的搜索技术[13]，到复杂的数学工具[14]，如卡尔曼滤波。在后面地图匹配算法的详细回顾中，我们主要将其分为三类：几何方法，概率统计算法和其他高级算法。1.2.1几何匹配算法几何匹配算法利用地图道路网的几何信息进行匹配，它只考虑路段的形状距离等，而不考虑道路的连接关系。最常见的几何地图匹配算法，是一种简单的搜索过程。每一个车辆GPS轨迹点被匹配到最近的地图道路网节点处或最近路段上的最近点。这种算法在车辆导航系统中的实现非常简单，但是直接用其匹配原始车辆轨迹经常会出现误识别，尤其是在道路密集的城市地区和交叉路口处。所以这种算法在实际车辆导航系统中直接使用的很少。一些高级匹配算法在对车辆轨迹进行处理后，用这种方法完成最后的步骤，将经过处理或者识别的匹配点映射到对应道路上进行显示。文献[8]对这种最简单的匹配算法进行一下改进，利用GPS信息中的速度方向信息或者车辆运行连续性参考前面时刻轨迹点匹配的道路辅助选择当前轨迹匹配的道路，选择好匹配的道路后将轨迹点投影到该道路曲线上完成匹配。当车行驶在道路上时，存在三个状态信息，速度、方向和当前所在街道。不难理解三个事实：当车辆远离交叉路口时，它不可能从一条街“跳”到另一条街；连续两次从GPS信号得到的方向绝对差总小于某个小量，除非它在交叉路口转向；当车辆行驶在道路上时，偶尔较大偏离道路的信号应该忽略。概括来说，就是利用车辆轨迹的连续性和矢量电子地图的拓扑结构，将车辆轨迹和道路网格进行匹配，从而过滤GPS信号的定位误差，更形象一些，可以说是根据GPS信号将车辆“拉”到道路上来。因此，修正算法应该涉及车辆当前和以前的方向及街道的拓扑索引。这种改进后的匹配地图匹配算法综述
5算法能够有效减少匹配的误识别率。文献[15]中的方法考虑多个轨迹点的地图匹配算法是根据一段时间内，连续多个轨迹点拟和为曲线与道路曲线进行比较匹配，确定车辆运行道路以及车辆在道路上的位置。文献[16]中，White对几种几何地图匹配算法进行了详细的介绍和比较，包括点到点匹配、点到弧匹配、弧到弧匹配以及利用地图拓扑结构的地图匹配。通过对各种算法的匹配效果进行比较，说明了利用更多点的信息可以提高识别的准确率，而且匹配过程中利用地图拓扑结构可以有效提高地图匹配算法效果。文献[17]提出了基于权重的几何地图匹配算法，首先比较车辆方向(从GPS接收机获得)与周围道路方向的偏差，比较当前轨迹点与周围道路弧的距离偏差，然后对两个偏差设定不同的权重，获得针对不同道路的权重和，最后比较这些权重和，最小的就是匹配可能性最大的。这种算法利用了车辆的方向信息来辅助地图匹配。这些改进后的几何地图匹配算法在确定了轨迹匹配后的道路后，用最短距离匹配方式，将车辆轨迹映射到该道路上距离轨迹最近的点上。1.2.2概率统计算法概率统计算法是在从车辆导航系统获得的轨迹位置周围建立矩形或者长方形的置信区域。这种算法最早是1989年由Honeyetal设计的[18]。文献[1]中介绍了其在GPS车辆导航系统中的应用，置信区域的大小可以由GPS位置的各种误差大小来确定。之后，置信区域被重叠到交通矢量地图上，来确定匹配道路。当置信区域中包含多条路段时，利用车辆的速度方向信息、与前面匹配道路的关联信息以及最近距离原则来确定唯一的匹配路段。当在一定可信度区域内没有道路时，视车辆不在道路上。文献[1]中没有介绍对这种算法的具体实现，在具体设计时，车辆的速度信息和距离下一个交叉路口的距离信息都可以被应用到概率统计算法中。算法的主要目标也是如何正确识别当前车辆运行所在的道路。确定匹配道路后，用最短距离匹配方式将车辆轨迹映射到该道路上距离轨迹最近的点上。1.2.3其他高级算法除了上面两种常用的地图匹配处理思路以外，卡尔曼滤波、模糊理论和人工地图匹配算法综述
6神经网络等理论也被应用于车辆导航系统的地图匹配问题的解决中。卡尔曼滤波器是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器）[19]，用于估计离散时间过程的状态变量。卡尔曼滤波器最初就是用来设计空间导航系统的[1]，当前被广泛应用于各种系统。在车辆导航系统中，也是目前使用的重要信号滤波手段和多传感器融合方法。在独立GPS车载导航系统的地图匹配算法中，融合交通矢量地图上的道路网信息，是这类算法与单纯的GPS接收器信号处理最大不同之处。例如论文[20]中，将地图上路段的几何数学表达式作为卡尔曼滤波的一个约束条件该地图匹配算法能够部分校正沿道路方向的误差。论文[21]中介绍的算法虽然在状态空间中包含了互相垂直的两个方向上的状态进行车辆位置预测估计。另外的地图匹配算法运用模糊理论[9]，人工神经网络等领域的知识实现匹配过程[22]。这些算法在固定场合下有很高的匹配准确率，但是需要大量的数据进行算法参数的前期学习和总结。1.3对现有算法分析以上介绍的这些算法研究重点都在如何确定匹配道路上，而并没有设计有效的方法在匹配道路上寻找匹配点，都是简单的采用垂直映射的方法，用轨迹点到匹配道路的垂足作为匹配点。这样的处理方法对于弧段纵向偏差无能为力。同时也没有明确的对地图误差给地图匹配带来的问题进行解决。而这些误差关系到定位与导航准确性的重要因素，尤其是交叉点附近。对于导航过程中获得的各种信息利用的越充分越能提高地图匹配的准确性。这些方法中考虑的车辆方向、速度、位置、历史轨迹和地图的拓扑结构信息，是新算法中需要借鉴利用的。现有地图匹配算法的另外一个问题是对地图道路网误差的忽视。虽然当前的交通矢量地图的准确性有了很大提高，但是某些区域的地图的位置准确性不是很高，而且在相对准确的交通地图中的某些局部可能有较大误差，这些都会对地图匹配算法的准确性产生影响。实际上地图匹配算法的概念就是将车辆轨迹匹配到地图道路上，而不是简单的车辆轨迹误差校正。这就意味着地图匹配算法本身就应该包含匹配过程中对地图误差的克服与处理。卡尔曼滤波器由于其对于包含随机噪声的信号有很好的滤波性能，所以是处理车辆轨迹误差的一个很好工具，但是其模型对噪声的概率分布有比较高的要
车辆位姿估计综述范文
车辆位姿估计综述范文
在现代交通中，车辆位姿估计技术扮演着重要的角色。它可以帮助我们准确地估计车辆的位置、姿态和运动状态，为自动驾驶、导航系统和交通监控等应用提供关键信息。本文将综述车辆位姿估计的研究现状和方法。
一、车辆位姿估计的意义和应用
车辆位姿估计技术不仅可以提供车辆的位置和姿态信息，还可以帮助我们理解车辆的运动状态。它在自动驾驶、导航系统、交通监控和交通规划等领域都有广泛的应用。例如，在自动驾驶中，车辆位姿估计可以帮助车辆精确定位，规划最优路径，提高行驶安全性和效率。
二、车辆位姿估计的挑战和问题
车辆位姿估计面临着多种挑战和问题。首先，车辆位姿估计需要处理复杂的环境和场景变化，如光照变化、天气变化和路面状况变化等。其次，车辆位姿估计需要处理大量的传感器数据，如摄像头、雷达和惯性测量单元等。这些数据需要进行有效的融合和处理，以提高估计的准确性和鲁棒性。
三、车辆位姿估计的方法和技术
车辆位姿估计的方法和技术主要可以分为基于传感器的方法和基于地图的方法。基于传感器的方法主要利用车辆上搭载的传感器，如摄像头、雷达和惯性测量单元等，通过对传感器数据进行处理和融合，估计车辆的位置和姿态。基于地图的方法则利用预先构建的地图信息，通过与实际观测数据的匹配，估计车辆的位置和姿态。
四、车辆位姿估计的研究进展和趋势
车辆位姿估计的研究已取得了显著的进展。近年来，深度学习和机器学习等技术的发展为车辆位姿估计提供了新的思路和方法。同时，大数据和云计算等技术的应用也为车辆位姿估计的实时性和准确性提供了支持。未来，车辆位姿估计的研究将更加注重多传感器数据的融合和处理，提高估计的准确性和鲁棒性。
车辆位姿估计技术在现代交通中具有重要的意义和应用。虽然车辆位姿估计面临着多种挑战和问题，但通过不断的研究和创新，我们可以提高车辆位姿估计的准确性和鲁棒性。相信在未来，车辆位姿估计技术将在自动驾驶、导航系统和交通监控等领域发挥更大的作用。
现代军用导航技术
现代军用导航技术
作者: 东北一只虎 发布日期: 2005-11-11
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精确制导武器给人的印象是精确打击所需的末制导技术。但是，实际的中远程制导武器（如防区外打击武器）在到达最后攻击处的巡航或滑翔阶段中，需要由导航系统按照一定的预定轨迹修正运动姿态，以保证导弹或制导炸弹在飞行末段进入末制导导引头的有效制导区域，否则就会因目标丢失造成脱靶。此外，由于战场空间的拓展，导航技术在多种军事装备中广泛应用，甚至拓展到单兵系统。现代战争迫切要求武器系统装备精密导航设备，提供准确的导航信息，来提高武器的战斗性能。
一、卫星导航技术
卫星导航技术是指利用卫星导航定位系统提供位置、速度及时间等信息来完成对各种目标的定位、导航、监测和管理。它综合了传统天文导航定位和地面无线电导航定位的优点，相当于设置在太空的一个无线电导航台，可在任何时间、任何地点为用户确定其所在的地理经纬度和海拔高度。
目前成功应用的卫星导航系统有
1.美国的GPS、
2.俄罗斯的GLONASS和
3.我国自主研制生产的"北斗一号"卫星导航系统。
4.欧洲正在实施"伽利略"计划，预计将于2008年投入使用。
1. GPS导航系统
GPS、GLONASS和"伽利略"均为全球导航系统。它们工作原理类似，均是利用同时接收到4颗以上导航卫星的导航信号，计算出导航信息。GPS是由美国国防部运作的军民两用系统，直接目的是为了满足军事需要。该系统已经广泛地应用在美军的各种武器平台上，扩展为精确制导武器中复合制导的一种极其重要的手段。GPS系统提供需授权的P码（可加密为Y码）精密定位服务（PPS）和C/A码标准定位服务（SPS）。目前，P码提供的运动目标在空间的位置精度可达5m，测速精度优于0.1m/s，计时精度可达20ns。GPS已成为美军实施远程精确打击的"法宝"，在多次军事冲突中发挥了重要作用。为了增强GPS的稳定性和抗干扰性，美军近年来对GPS进行了一系列的改进：改变军用接收机对C/A码的依赖直接获取P（Y）码；发射新型GPS卫星，将军用和民用码分离，增加新的民用频率，播发新的军用M码并加大其发射功率；利用战场上空的无人机创造伪GPS星座，增强抗干扰性等。
车载GPS_DR组合导航系统卡尔曼滤波方法的改进
第37卷 第2期2009年3月 河南师范大学学报(自然科学版)JournalofHenanNormalUniversity(NaturalScience) Vol.37 No.2Mar.2009
文章编号:1000-2367(2009)02-0067-03
车载GPS/DR组合导航系统卡尔曼滤波方法的改进
高金辉,汪晓晨,贾利锋
(河南师范大学物理与信息工程学院,河南新乡453007)
摘 要:将全球定位系统(GPS)和航位推算法(DR)两种定位方式结合,实现车辆GPS/DR组合定位系统的自
适应信息融合.联合卡尔曼滤波器存在数学模型不确定性和误差模型的随机性的缺点,提出改进方法是采用联邦滤
波器,并引入利用模糊推理建立的模糊自适应联邦滤波器,提高了系统的精度和功能.
关键词:信息融合;GPS/DR组合导航;自适应联邦滤波器
中图分类号:U666.1 文献标识码:A
车辆导航中,由于GPS能为用户提供全天候、连续实时的高精度位置、速度和时间信息,因此得到了广
泛的应用.但是GPS的缺点是易产生失锁现象,卫星信号受阻挡后会出现中断.DR系统是自主导航系统,不
受周围环境的影响,能提供连续的导航,但是DR的缺点是定位误差随时间不断积累,长时间单独使用定位
精度达不到要求.因此建立GPS/DR组合导航系统,当卫星信号正常接收时,利用GPS接收定位信息,DR
修正信息;当信号阻挡时,利用DR自主导航和短时间定位精度高的特点,来确定定位信息.
1 GPS/DR组合导航系统联邦卡尔曼滤波器
车载GPS/DR组合导航系统中,如何将两种数据进行融合,是决定导航定位精度的关键问题.采用联邦
Kalman滤波器(FederatedKalmanfilter)融合方法是当前应用最多的多传感器数据融合方法之一.联邦卡
尔曼滤波器利用信息分配原理(β1+β2=1),
可实现多传感器信息的最优融合,其结构见
图1.它是由两个子滤波器(GPSKF、DRKF)
和一个主滤波器分别两次进行数据处理,它
基于卡尔曼滤波的地形辅助导航
总第２１４期
２０１２年第４期 舰船电子工程 Ｓｈｉｐ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｖｏｌ＿３２ Ｎｏ．４ ５４
基于卡尔曼滤波的地形辅助导航
周亦军郑彤
（海军驻四三八厂军事代表室武汉４３００６４）
摘要利用海底地形辅助导航是水下载体导航技术致力研究的新方向。该３ｃ＊，ＩＮ多波束测深系统测量真实地形数据，在此实测地形
图的基础上，采用ＩＣＣＰ算法为对准匹配算法，得到水下载体的最佳匹配位置，提高水下载体的导航精度。并利用仿真以平台式惯导系统为
例，用卡尔曼滤波对惯导系统误差进行最优估计，取得了较好的效果。 关键词水下载体；多波束测深系统；ＩＣＣＰ算法；地形匹配；导航
中图分类号Ｕ６６６．１１
Ｓｅａ Ｂｏｔｔｏｍ Ｔｅｒｒａｉｎ Ａｉｄｅｄ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ
ＺＨＯＵ Ｙｉｊｕｎ ＺＨＥＮＧ Ｔｏｎｇ
（Ｍｉｌｉｔａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ Ｏｆｆｉｃｅ ｉｎ ｔｈｅ ４３８ｔｈ Ｆａｃｔｏｒｙ，Ｗｕｈａｎ ４３００６４）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｅｒｒａｉｎ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｓｓｉｓｔａｎｔ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｉｓ ａ ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｉｎ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ｔｈｅ ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ ｖｅｈｉｃｌｅｓ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｔｈｅ
ｒｅａｌ ｔｅｒｒａｉｎ ｄａｔａ ａｒｅ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｂｙ ｍｕｌｔｉ—ｂｅａｍ ｓｏｕｎｄｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄ ＩＣＣＰ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ａｓ ａ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ
ｔｈｅ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｔｅｒｒａｉｎ ｄａｔａ ａｎｄ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅ ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ｅｒｒｏｒｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ ｃａｎ ｂｅ ｃｏｒｒｅｃｔｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍａｌ ｍａｔｅ
室内定位技术综述
第40卷第6期 唐山师范学院学报 2018年11月 Vol.40 No.6 Journal of Tangshan Normal University Nov. 2018
────────── 基金项目：博创基金项目（1401801），西南交大合作智慧水务项目（1200305），唐山市科技计划项目（220020502） 收稿日期：2018-07-30 修回日期：2018-09-19
作者简介：彭宏玉（
1977-），男，满族，河北唐山人，博士，讲师，研究方向为物联网。 -82- 计算机科学与自动化技术
室内定位技术综述
彭宏玉，刘玉民，郝天鹿
（唐山学院 计算机科学与技术系，河北 唐山 063000；唐山学院 唐山市室内定位技术重点实验室，河北 唐山 063000）
摘 要：综述了目前典型的室内定位技术，分析了每种典型技术的优点及缺点，同时给出了三角定位法的详细实现原理及推导，从而为室内定位研究系统大范围应用部署提供支持。 关键词：物联网；定位；室内定位 中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1009-9115(2018)06-0082-05 DOI：10.3969/j.issn.1009-9115.2018.06.019
A Survey of Indoor Positioning Technology
PENG Hong-yu1,2, LIU Yu-min1,2, HAO Tian-lu1,2
(Department of Computer Science and Technology, Tangshan College, Tangshan 063000, China; Tangshan Key Laboratory of Indoor Positioning Technology, Tangshan 063000, China) Abstract: Typical outdoor positioning technologies are introduced. The advantages and disadvantages are also summarized. At the same time, the realization of trilateration is introduced so as to promote the extensive deployment of indoor positioning systems. Key Words: internet of things; indoor positioning; path plan 定位技术融合了移动技术以及实时方向判
自主视觉导航方法综述_黄显林
第28卷 第2期吉林大学学报(信息科学版)Vol.28 No.22010年3月JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)Mar.2010
文章编号:1671-5896(2010)02-0158-08
自主视觉导航方法综述收稿日期:2010-01-05基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(60535010)作者简介:黄显林(1956— ),男,山东蓬莱人,哈尔滨工业大学博士生导师,主要从事组合导航、复杂系统控制研究,(Tel)86-451-86402204-8888(E-mail)xlinhuang@;通讯作者:姜肖楠(1981— ),男,吉林省吉林市人,哈尔滨工业大学博士研究生,主要从事视觉导航研究,(Tel)86-451-86402204-8666(E-mail)jxnhit@。黄显林,姜肖楠,卢鸿谦,李明明
(哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心,哈尔滨150001)
摘要:为深入研究视觉导航方法,对自主视觉导航方法进行了综述。阐述了视觉导航方法的分类方式,并按
照视觉导航系统对地图的依赖性进行分类(即基于地图的视觉导航、地图生成型视觉导航和无地图型视觉导
航),对视觉导航的发展进行综述;给出了视觉组合导航系统的发展现状。对近年视觉导航领域文献的分析表
明,视觉导航的研究热点在向智能化和多传感器融合方向延伸。
关键词:计算机视觉;视觉导航;自主导航
中图分类号:TP391.4文献标识码:A
SurveyofVisionforAutonomousNavigation
HUANGXian-lin,JIANGXiao-nan,LUHong-qian,LIMing-ming
(CenterforControlTheoryandGuidanceTechnology,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150001,China)
基于激光雷达的SLAM和融合定位方法综述
Automotive Digest
基于激光雷达的SLAM和融合定位方法综述
代凯12申棋仁12吴官朴12赵阳12马芳武12
(1.吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室，长春130022； 2.吉林大学汽车工程学院，长春130022)
【欢迎引用】代凯，申棋仁，吴官朴，等.基于激光雷达的SLAM和融合定位方法综述[J]•汽车文摘,2021(2)： 1-8.[Cite this paper] Dai K, Shen Q, Wu G, eL al. A Review of LiDAR Based SLAM and MulLi-Sensor Fusion for Localization [J]. AuLomo- Live DigesL (Chinese), 2021(2):1-8.
【摘要】基于激光雷达的同步定位和建图(SLAM)及融合定位技术是无人驾驶的关键技术。激光雷达可以从环境中获
取精确的距离及强度信息，被广泛应用于高精度地图构建及基于地图的匹配定位，可有效增强基于卫星定位在弱GNSS区 域的鲁棒性。基于当前无人驾驶背景下激光SLAM及融合定位方法的研究现状,对应用于无人驾驶车辆的激光SLAM和融 合定位方法的架构原理、标志性成果和研究热点展开综述，并探讨其发展趋势。主题词:激光雷达无人驾驶同步定位和建图多传感器融合
中图分类号:TP391 文献标识码:A DOI: 10.19822/ki. 1671-6329.20200167A Review of LiDAR Based SLAM and Multi-Sensor Fusion for
Localization
Dai Kai1,2, Shen Qiren1,2, Wu Guanpu1,2, Zhao Yang1,2, Ma Fangwu1,2(1. State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun 130022; 2.College of Automotive Engineering, Jilin University, Changchun 130022)[Abstract] The LiDAR based Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) and multi- sensor fusion localization are the key technologies for autonomous driving. LiDAR can obtain accurate range and intensity information from the environment, and LiDAR is widely used in high- precision map construction and map based matching localization, which can effectively enhance the localization robustness in weak GNSS area. Based on the state-of-art research of LiDAR SLAM and fusion method under the background of autonomous driving, the framework and principle, symbolic achievements and research hotspots of SLAM and fusion methods for autonomous vehicle are summarized, and the development trend is discussed.Key words: LiDAR, Autonomous driving, SLAM, Multi-sensor fusion
基于特征点的图像匹配技术研究与应用
基于特征点的图像匹配技术研究及应用
文献综述
1. 图像匹配的概念
图像匹配[1]是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点。其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。
图像匹配中事先获得的图像称为基准图像（base image），在匹配过程中在线或者实时获得的图像称为实时图像（real time image）。基准图像可以比实时图像大也可以比实时图像小。当基准图像比实时图像大时，匹配过程就是在基准图像中搜寻实时图像位置的过程；当实时图像比基准图像大时，匹配过程就是在实时图像中寻找作为目标的基准图像的过程。在地图导航系统[2]中，基准图像比实时图像大。如图1.1所示。
基准图像实时图像待匹配区域dxdy搜索区域M1N1N2M2图1.1 地图导航系统中的图像匹配示意图
基准图像和实时图像是对同一对象有差别的近似描述，设和分别为基准图像和实时图像的灰度分布，在不考虑关照变换等影响下，两者存在如下关系：
其中是高斯白噪声，可以通过一定的滤波方法滤除。是上的点在X和Y方向上的位置偏差，称为定位噪声。位置偏差往往是因为图像的几何形变造成的。
实际上利用计算机进行处理的并不是连续图像，图像的位置和灰度都被划分为离散的值，常用像素矩阵来表示一副图像。在地图匹配导航中，通常基准图像比实时图像大。直接进行相关匹配的两幅图像应该是大小一样的，为了确定实时图像在基准图像中的位置，就必须在基准图像中提出与实时图像大小相等的基准子图，并逐个与实时图像进行比较，以便找出与实时图像匹配的那个基本子图，从而确定实时图像在基准图像中的位置。所以一般图像匹配的过程就是不断从基准图像中提取基准子图与实时图像进行相关运算的过程，这个过程可以是线性遍历式的，也可以是非线性随机的搜索过程。
多传感器融合SLAM研究综述
多传感器融合SLAM研究综述
目录
1. 内容简述................................................2
1.1 SLAM问题的概述和重要性...............................3
1.2 多传感器融合的优势...................................4
1.3 文档结构.............................................6
2. 传感器技术.............................................6
2.1 视觉传感器..........................................7
2.1.1 相机模型和特点...................................9
2.1.2 立体视觉........................................10
2.1.3 其他视觉传感器..................................12
2.2 激光传感器..........................................14
2.2.1 激光雷达技术....................................15
2.2.2 激光条纹扫描仪..................................17
2.3 其他传感器..........................................18 3. 多传感器融合算法.......................................20
3.1 数据预处理..........................................22
机器人避障策略综述
机器人避障策略综述
机器人避障策略是机器人自主导航的重要组成部分，它指的是机器人在运动过程中如何避免与障碍物发生碰撞。以下是一些常见的机器人避障策略：
1. 全局规划：通过预先规划机器人的路径，使其避开已知的障碍物。这种方法通常需要对环境进行建模，并使用搜索算法或路径规划算法来找到最优路径。
2. 局部避障：当机器人在运动过程中遇到未知的障碍物时，通过实时感知周围环境并做出反应来避开障碍物。这种方法通常使用传感器（如激光雷达、摄像头等）来获取环境信息，并使用算法（如人工势场法、模糊逻辑等）来决定机器人的运动方向。
3. 动态避障：当机器人在运动过程中遇到动态障碍物 （如移动的人或车辆）时，通过实时感知和预测障碍物的运动轨迹来避开障碍物。这种方法通常需要使用传感器和机器学习算法来预测障碍物的运动轨迹。
4. 协同避障：当多个机器人在同一环境中运动时，通过相互通信和协作来避免碰撞。这种方法通常需要使用通信协议和协调算法来实现。
5. 基于地图的避障：通过使用预先构建的地图来避开障碍物。这种方法通常需要使用传感器和地图匹配算法来实现。
不同的避障策略适用于不同的场景和机器人类型，选择合适的避障策略需要考虑机器人的运动能力、传感器配置、环境复杂度等因素。