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

2.车载定位的痛点车载导航定位发展已经很久，但随着精度要求越来越高，车载定位的一些问题也逐渐浮现：偏航重算：是指在高架或城市峡谷，信号遮挡引起位置点漂移；
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。

GNSS_MIMU组合导航技术综述

控制与制导本文2006211210收到,作者分别系清华大学博士研究生、教授G NSS/M I M U 组合导航技术综述马　芮董景新图1　GPS 运行轨道示意图及卫星照片摘　要　详细介绍了当前G NSS 系统(GPS,G LONASS,G AL I L E O )的现状和发展方向。

对几种卫星导航系统的异同进行了综合对比说明,并对卫星导航系统的发展前景进行了分析和预测。

最后对G NSS/M I M U 组合导航技术进行了综合介绍。

关键词　G NSS M I M U 组合导航制导引言G NSS (Gl obal Navigati on Sat 2ellite Syste m )被称为“太空指南针”,从导弹、战机和军舰到汽车、民用飞机、个人电脑乃至手持式通信设备,几乎处处都能用到卫星导航定位技术。

由于全球卫星导航具有政治、经济、军事等多方面的重要意义,世界各大国和国家集团都在竞相发展全球定位卫星系统。

从科索沃战争、阿富汗战争和伊拉克战争可以看出,现代战争形态正由机械化向信息化转化,战争方式正由核冷战、核威慑向精确打击转化。

精确制导技术的作用越来越重要。

1　国外GNSS 研究现状和方向1.1　GPS 系统美国建立GPS 前后经历了20年(1973—1993年),耗资300亿美元,是继“阿波罗”登月和航天飞机之后的第三项庞大空间计划。

GPS 提供两种定位服务:标准定位服务(SPS )和精密定位服务(PPS ),其中:标准定位服务(SPS ):L1(1575.4MHz )载波上的C /A 码;精密定位服务(PPS ):L1、L2(1227.6MHz )载波上的P 码;调制在L1载波上的C /A 码(1.023MHz )和P 码(10.23MHz )相位差为90°。

C /A 码长1023bit,易捕获,通过C /A 码捕获卫星后,即可获得导航电文,通过导航电文提供的信息,即可捕获P 码。

SPS 的主要对象是的民间用户,采用调制在L 1载波频率上图2　G LONASS 轨道示意图及卫星照片的C /A 码定位,2000年5月1日前的单点定位精度被定为100m 。

MEMS IMUGNSS超紧组合导航技术研究的开题报告

MEMS IMUGNSS超紧组合导航技术研究的开题报告1. 研究背景MEMS（Micro Electro-Mechanical Systems）是一种基于微加工工艺和集成电路技术制造的微小化机电系统。

IMU（Inertial Measurement Unit）是一种测量机械系统运动轨迹的设备，其包含加速度计和陀螺仪等多种传感器，是惯性导航系统中的重要组成部分。

GNSS（Global Navigation Satellite System）则是由多颗卫星组成的全球性导航系统。

MEMS-IMU和GNSS的结合被称为超紧组合导航技术，其可以利用两种系统的优势来提高导航精度和可靠性。

在汽车、航空航天、海洋等领域中，超紧组合导航技术被广泛应用。

2. 研究内容本研究主要针对MEMS-IMU-GNSS超紧组合导航技术进行探究，包括以下几个方面：（1）MEMS-IMU和GNSS的基本原理和特点；（2）超紧组合导航技术的基本原理和技术路线；（3）MEMS-IMU-GNSS超紧组合导航中的误差来源及其影响；（4）误差补偿算法研究，包括卡尔曼滤波、粒子滤波等；（5）导航实验验证和分析，通过实验验证超紧组合导航技术的可行性和效果。

3. 研究意义MEMS-IMU-GNSS超紧组合导航技术可以提高导航精度和可靠性，并且适用于多个领域，包括军事、民用、工业等。

本研究可以为这一技术的进一步应用和发展提供理论和实践基础。

4. 研究方法本研究采用文献综述、仿真模拟和实验验证相结合的方法，通过搜集相关文献、建立数学模型、进行仿真分析和实验验证等手段，探究MEMS-IMU-GNSS超紧组合导航技术的特点和优势，并验证其实际应用效果。

5. 预期结果本研究预期能够深入了解MEMS-IMU-GNSS超紧组合导航技术的特点和优势，提出相应的误差补偿算法，验证其实际应用效果，并为相关领域的实际应用提供技术支持和理论基础。

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%。

测绘中的行人导航与定位技术

测绘中的行人导航与定位技术引言在当今高度发达的信息时代，导航和定位技术已经成为人们日常生活不可或缺的一部分。

然而，传统的导航系统往往只能提供车辆导航，而对行人导航却无能为力。

针对这一问题，测绘中的行人导航与定位技术应运而生。

本文将探讨其中的原理、应用和未来发展趋势。

一、行人导航技术的原理行人导航技术主要基于全球导航卫星系统（GNSS）和传感器技术。

GNSS是指利用一系列地面和空间设备，通过卫星信号提供全球范围内精确定位和导航服务的系统。

在行人导航中，与GNSS结合使用的主要是惯性导航装置，如陀螺仪和加速度计。

这些装置能够测量行人的运动和旋转，并通过算法将其与地图数据相结合，提供准确的行人位置信息。

二、行人导航技术的应用1.城市导航行人导航技术可以在城市环境中为行人提供准确的导航服务。

当行人输入目的地时，系统将根据当前位置和地图数据，规划最佳行进路径，并通过语音提示或图像展示指引行人前进方向。

这种技术不仅能够为陌生城市的游客提供便利，还能在拥挤的市区中帮助行人绕过交通堵塞，提高出行效率。

2.室内导航相比于室外环境，室内导航更具挑战性，因为室内信号受限。

然而，行人导航技术可以通过特殊的传感器和定位算法，实现在室内环境中的准确定位。

这对于大型商场、机场、医院等复杂室内场所的导航和定位十分重要，使人们能够快速找到目标位置，并减少迷失时间。

3.虚拟现实与增强现实结合虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，行人导航能够为用户提供更加沉浸式的体验。

通过佩戴VR设备或使用AR应用程序，用户可以获得更直观、真实的导航指引。

例如，在旅游景点，用户可以通过AR眼镜看到实时的导航指示、历史背景信息和周围景点介绍，进一步增强导航的体验。

三、行人导航技术的挑战与未来发展尽管行人导航技术已经取得了重要的进展，但仍然面临一些挑战。

首先，室内环境中的导航仍然存在一定的误差和不稳定性，需要更精确的传感器和算法来改进定位的准确性。

其次，与传统车辆导航相比，行人导航的需求相对较小，导致研发资源相对有限。

GNSS与视觉里程计辅助IMU的行人导航方法研究

GNSS与视觉里程计辅助IMU的行人导航方法研究
GNSS与视觉里程计协助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组合方式因拥有特别多的长处而
被宽泛采纳。

典型的GNSS/INS组合导航系统 , 不单可在好多恶劣的GNSS观察环境下用惯性传感器自主导航, 还可经过 GNSS的协助有效地克制惯性器件的漂移
和零偏偏差。

但是 , 其导航的精度很大程度上取决于惯性器件性能。

跟着无缝导航需求的
日趋增加 , 视觉里程计 (VO)惹起了研究者们宽泛关注。

它能够在 GNSS信号缺失的状况下连续地校订惯性导航系统偏差, 实现正确
一致的自运动预计。

所以, 视觉传感器很自然的成为了一种用于提升导航系统整
体性能的外面协助选择。

本文要点研究了 GNSS与视觉传感器协助IMU 的行人导航问题 , 主要内容如
下 :1 、研究了鉴于行为分类识其他惯性距离丈量方法 , 它包括两个要点部分 , 计步
和步长预计。

该方法第一对行为的模式划分进行了研究 , 内行为分类的基础上给出了综合时频域的计步方法。

为了适应不一样的行为模式 , 结构了两段步长函数模型用于步长预计。

2、设计了一个综合点特点和结构化线特点的视觉惯性里程计, 经过优化IMU预积分丈量偏差、点线重投影残差、先验残差来预计相机的位姿。

3、研究了视觉传感器协助 GNSS/INS组合导航问题 , 并设计了一种视觉协助的GNSS/INS交融导航序贯卡尔曼滤波框架。

经过单目相机周期性的校订 , 在 GNSS 信号不行用的状况下 , 能够有效的克制惯性偏差以保证更长时间的自主计算能力。

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GNSS在视觉导航与测量中的应用探讨

GNSS在视觉导航与测量中的应用探讨摘要：这些年来，随着GNSS技术的不断发展，为以视觉传感器和卫星定位信号为基础的测量技术的发展提供了技术支持。

这些年人们对导航和测绘的要求不断提高，一种传感器所提供的定位和感知已经无法满足人们日常的实际需求。

因此有必要将视觉传感器与GNSS进行结合，为人们提供更好的测量技术和导航功能。

因此本文对GNSS在视觉导航与测量中的应用进行探讨，希望能为我国导航与测量技术的发展提供一些参考。

关键词：GNSS；视觉导航；测量技术0引言这些年来，GNSS技术在各个领域中得到了普遍应用，已经逐渐成为了一种成熟的定位技术。

在我国GNSS技术也被用于城市交通、抢险救灾、地质灾害监测、渔业以及测绘等领域，为我国经济的发展做出了巨大贡献。

在摄影测量领域，许多硬件设备的技术水平不断提高，这也为GNSS在航空摄影测量中的应用提供了物质基础。

控制点的精度是测量工作的关键点，也是以往测绘工作中需要花费大量的人力和财力来进行的工作，而现如今，将GNSS技术应用到航空摄影测量之中，可以有效的提高测量精度，满足测量的实际需求，降低测量的成本支出。

在导航领域，随着经济的发展人们对导航定位的需求不断增加，并逐渐向着智能化的方向发展。

如在工厂中人们需要对货物的运输进行智能化追踪，对人和物进行智能识别和定位；在矿产行业中，为了保证施工人员的安全，需要对施工人员进行定位，以便于发生紧急情况下能顺利的展开救援；在无人驾驶中，更是将GNSS技术与视觉传感器进行结合，利用光学信息对汽车前方物体的动态进行识别和测量，这也是目前非常热门的一个研究方向。

在未来多传感器的融合，尤其是以GNSS技术与视觉为核心的组合，将会成为更好的应用方案。

1GNSS技术在测量中的应用分析由于本文篇幅有限，GNSS技术在测量方面的应用，本文主要讨论地面控制点和相机位姿单像空间后方交会解算的问题。

图1航空影像数据以航空比例尺1：14000的航空影像数据为例，其相邻影像的重合度为85%，具体的解算流程如下：首先开始进行结算，并获得影像数据的比例尺、方位元素以及控制点的坐标，控制点的坐标以外业测量为准；然后将垂直拍摄的角度初始值设置为0，计算得出待定数的初始值；在将控制点的坐标转换成旋转矩阵，通过共线方程对控制点坐标的近似值进行计算，计算误差方程式、法方程式以及各项系数的表达式；最后对外方位元素进行迭代求解，并计算是否收敛。

基于卫星导航接收机的GNSS和MIMU组合导航航向角估计方法[发明专利]

摘要：一种基于卫星导航接收机的GNSS和MIMU组合导航航向角估计方法，其步骤为：（1）利用卫星导航接收机获取可见卫星星历信息、接收机与可见卫星间的相对速度、相对加速度矢量和载体位置、速度信息，计算得到载体加速度矢量；（2）建立SINS在地心地固坐标系中的比力测量方程，根据卫星导航接收机测量得到的载体加速度矢量和MIMU中加速度计的测量值，采用动态调平计算水平姿态角；（3）根据比力测量方程，利用卫星导航接收机测量得到的加速度矢量、加速度计的测量值、计算得到的水平姿态角、速度矢量和当地重力矢量，求解得到航向角信息。本发明具有原理简单、处理速度快、精度高、计算量小、自主性强等优点。
申请人：中国人民解放军国防科学技术大学地址：410073 湖南省长沙市砚瓦池正街47号中国人民解放军国防科学技术大学机电工程与自动化学院国籍：CN 代理机构：湖南兆弘专利事务所更多信息请下载全文后查看
专利内容ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ知识产权出版社提供
专利名称：基于卫星导航接收机的GNSS和MIMU组合导航航向角估计方法
专利类型：发明专利发明人：罗兵,何晓峰,唐康华,胡小平,王安成,江明明,吴美平,
张开东,练军想,刘伟申请号：CN2013105324 35.6 申请日：20131031 公开号：CN103575297A 公开日：2014 0212

imu gnss紧耦合数学模型

imu gnss紧耦合数学模型IMU GNSS紧耦合数学模型引言：IMU（惯性测量单元）和GNSS（全球导航卫星系统）是现代导航系统中常用的两种技术。

IMU通过测量加速度和角速度来估计姿态和位置，而GNSS则通过接收卫星信号来确定位置。

为了提高导航系统的精度和鲁棒性，研究人员将IMU和GNSS进行紧耦合，从而得到更准确的位置和姿态估计。

本文将介绍IMU GNSS紧耦合数学模型的基本原理和方法。

一、IMU GNSS紧耦合原理：IMU GNSS紧耦合是将IMU和GNSS的测量结果进行融合，以获得更准确的位置和姿态估计。

其基本原理可以概括为以下几个步骤：1. 利用GNSS测量结果估计初始位置和速度。

2. 利用IMU测量结果进行姿态估计。

3. 利用IMU测量结果和GNSS测量结果进行位置和速度更新。

4. 循环执行2和3步骤，实时更新位置和姿态估计结果。

二、IMU GNSS紧耦合数学模型：IMU GNSS紧耦合数学模型是实现IMU和GNSS融合的关键。

其基本思想是通过状态方程和观测方程描述系统的运动和测量过程，并利用滤波算法对IMU和GNSS的测量结果进行融合。

1. 状态方程：状态方程描述了系统的运动过程，通常采用动力学模型来描述IMU 的运动。

常用的状态方程包括运动方程、姿态方程等。

2. 观测方程：观测方程描述了系统的测量过程，通常采用测量模型来描述GNSS的测量。

常用的观测方程包括位置观测方程、速度观测方程等。

3. 滤波算法：滤波算法是IMU GNSS紧耦合的核心算法，其目的是根据IMU和GNSS的测量结果，估计系统的状态（位置、速度、姿态等）。

常用的滤波算法包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等。

三、IMU GNSS紧耦合方法：IMU GNSS紧耦合的方法可以分为批处理方法和递推方法两种。

1. 批处理方法：批处理方法是将IMU和GNSS的测量结果收集一段时间后进行处理，通常采用最小二乘法进行优化。

批处理方法的优点是可以利用所有的测量结果进行优化，但缺点是实时性较差。

项目六知识准备2：IMU与GNSS组合导航(课件)2023.2.17

定位系统
二、组合导航系统
IMU/GNSS组合导航
课程导入
组合导航系统
惯性导航系统组合导航在智能汽车上的应用
总结
2.1 组合导航系统的定义
组合导航技术一般指的是采用两种或两种以上具有测量特性优势互补的导航系统对同一信息源进行测量，从而获得更高导航精度的技术。通常情况下，一种导航系统提供短时精度高的信息，另一种导航系统提供长期稳定性高的信息。采用组合导航技术的导航系统为组合导航系统（Integrated Navigation System，INS）。
组合导航
无卫星信号时惯性导航系统仍能正常工作
工作时的隐蔽性
隐蔽性好，不受外界信息干扰
易受外界干扰
使用卫星导航时易受外界干扰
导航定位误差
随运动载体运行时间误差不断积累
误差与运动载体运行时间无关
惯性导航系统的误差可由卫星导航系统修正
能否提供载体的姿态、航向信息
可提供载体的姿态航向信息
单个终端无法提供载体姿态信息
产品经济成本
价格昂贵
价格较低
能提供载体的姿态信息价格较高
二、组合导航系统
IMU/GNSS组合导航
课程导入
组合导航系统
惯性导航系统组合导航在智能汽车上的应用
总结
2.6 GPS/DR组合导航定位系统
车辆航位推算（DR）是利用载体上某一时刻的位置，根据航向和速度信息，推算得到当前时刻的位置，即根据实测的汽车行驶距离和航向计算其位置和行驶轨迹。它一般不受外界环境影响，但由于其本身误差是随时间积累的，单独工作时不能长时间保持高精度。
GPS/DR组合导航定位系统由GPS、及电子罗盘、里程计和导航计算机等组成。