视觉惯导紧耦合的行人室内自主定位方法

针对行人在大型复杂建筑环境中的高精度和高可靠性室内定位需求，传统的基于视觉点特征方法易受环境纹理缺失、相机快速运动导致图像模糊而定位失效问题，提出了一种基于视觉点线特征与IMU紧耦合的行人室内自主定位方法。在视觉惯导融合导航系统框架下，前端部分，在点特征基础上引入结构化建筑环境中丰富的线特征，并采取基于梯度密度过滤机制的改进线特征提取策略，剔除局部线特征密集区域；利用点线特征与IMU紧耦合优化机制提高行人位姿估计及定位的准确性和稳定性。通过利用EuRoC数据集和在实际楼道场景下的实验，特别是在弱纹理、光照变化等条件下实验，验证了所提方法进行行人室内定位的准确性和可行性。

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车辆定位算法展望

如今大多数导航定位系统都依赖于全球导航卫星系统（GNSS），通过GNSS和里程计、惯性传感器的组合定位可以获得较好的精度和鲁棒性。对于要实现自动驾驶的汽车，定位的精度和可靠性有着更高的要求。一般情况下车辆都是在路面上行驶的，考虑这种情况，我们将里程计选作第一输入，而当轮速无法获取时，则使用惯性传感器的输入。最后，采用粒子滤波和贝叶斯方法融合地图信息，而不是标准的地图匹配。大量试验结果表明，无GNSS的定位系统性能和有GNSS的系统性能相差无几。

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七大室内定位技术

随着LBS和O2O搅得火热，定位技术近年来也备受关注且发展迅速。虽然室外定位技术已经非常成熟并开始被广泛使用，但是作为定位技术的末端，室内定位技术发展一直相对缓慢。而随着现代人类生活越来越多的时间都处在室内，室内定位技术的前景也非常广阔。

2022-01-03
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集团型装备制造企业能源综合管理系统研究

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基于遗传优化模糊pid算法的温室智能控制系统研究

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