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使用定位和姿态估计算法东方您车辆在您的环境中。惯性传感器融合使用过滤器来改善IMU和结合传感器读数,GPS等。定位算法、蒙特卡罗定位和扫描匹配,估计你的姿势在一个已知的地图使用范围传感器或激光雷达数据。可以优化构成图形跟踪你估计姿态和基于边缘约束和循环闭包。
模型特定的传感器,明白了传感器模型。
同步定位和映射,看到大满贯。
如何构建一个IMU + GPS融合算法适合无人机(uav)或四轴飞行器。
估计姿势(位置和姿态)的地面车辆使用的惯性测量单元(IMU)和单眼相机。在本例中,您:
MATLAB移动™报告从加速计传感器数据,陀螺仪,磁力仪在苹果或安卓移动设备。从每个传感器或原始数据融合定位数据可以获得。这个例子展示了如何从电话比较融合定位数据与定位估计从ahrsfilter对象。
估计地面车辆的位置和姿态融合数据从一个惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS)接收机。
结合机器人测距数据和观察到的基准标记称为AprilTags更好地估计机器人轨迹和在环境中具有里程碑意义的位置。
减少估计的漂移轨迹(位置和姿态)的单眼相机使用3 d构成图优化。视觉测程法估计当前全球带来的相机(当前帧)。因为可怜的匹配或错误的3 d点三角,机器人轨迹往往倾向于漂移从地面真理。环路闭合检测和姿势图优化减少这种漂移和纠正错误。
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