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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。

  • 2022-01-04
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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。

  • 2022-01-03
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自动驾驶综述：定位、感知、规划常见算法汇总

自驾车自动驾驶系统的体系结构一般分为感知系统和决策系统。感知系统一般分为许多子系统，负责自动驾驶汽车定位、静态障碍物测绘、移动障碍物检测与跟踪、道路测绘、交通信号检测与识别等任务。决策系统通常也被划分为许多子系统，负责诸如路径规划、路径规划、行为选择、运动规划和控制等任务。

  • 2022-01-03
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高精度室内定位技术——UWB

以三个已知点和距离作三个圆，他们交于同一个点，这个点的坐标就是测量点的坐标。然而这是一个理想情况，实际由于测量精度的限制，实际上他们通常 交不到一个点上 ，交出来的是一块有面积的东西。这块面积的大小就是定位精度。当然我们可以通过 更多组的测量 使得相交的面积进一步减小以提高精度。

  • 2022-01-04
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WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法

在室内环境中，通过采用泛在WiFi信号辅助手机惯导信息进行了一系列的定位试验。利用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理，降低指纹匹配算法的计算量，单点WiFi定位耗时平均降幅为51%，提高了系统的定位实时性。通过真实室内场景试验，初步分析了WiFi信号指纹定位在不同的室内环境和定位人员的运动状态下定位结果的差异。利用UKF算法对WiFi定位结果和PDR定位结果进行融合，融合后的定位结果优于WiFi和PDR单独定位的效果。此方法无须布设新的硬件设备，实现简单，可以在布设WiFi的室内环境下利用普通的智能手机快速实现简单的室内人员定位应用。

  • 2022-01-04
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融合三边测量和PDR的室内定位关键技术分析及应用

随着无线传感器技术的日益成熟，基于无线传感器技术的室内定位相关技术研究快速发展，目前已有多种无线技术手段，包括红外线、超声波、蓝牙、射频识别、超宽带、ZigBee和WiFi等。其中iBeacon技术目前已比较成熟，廉价的iBeacon信标设备的普及，使得基于RSSI的定位技术开始广泛应用于商业场景中，而iBeacon短距传输的特点保证了三边测量解算也能够得到较好的定位效果。信标的信号在环境中传播时，容易受到多路径、人体吸收等影响，使得RSSI值不稳定；虽然较密集部署的iBeacon信标一般能保证较好的定位精度，但是RSSI的变化会引起当前定位点的频繁跳动，导致定位精度和可用性降低。为减弱环境带来的噪声影响，提高RSSI的可用性，通常采用各种滤波算法优化RSSI，如低通滤波、均值滤波、高斯滤波等。对RSSI的优化能够有效提高定位精度，减少静止时的跳动情况；但在运动过程中，定位的连续性仍然较差，效果欠佳。

  • 2022-01-03
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10种室内定位技术原理深度解析

目前WiFi是相对成熟且应用较多的技术，这几年有不少公司投入到了这个领域。WiFi室内定位技术主要有两种。 WiFi定位一般采用“近邻法”判断，即最靠近哪个热点或基站，即认为处在什么位置，如附近有多个信源，则可以通过交叉定位（三边定位），提高定位精度。

  • 2022-01-04
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室内定位几种算法概述

随着数据业务和多媒体业务的快速增加，人们对定位与导航的需求日益增大，尤其在复杂的室内环境，如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下停车场、矿井等环境中，常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制，比较完善的定位技术目前还无法很好地利用。因此，专家学者提出了许多室内定位技术解决方案，如A-GPS定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术、红外线技术、射频识别技术、超宽带技术、无线局域网络、光跟踪定位技术，以及图像分析、信标定位、计算机视觉定位技术等等。这些室内定位技术从总体上可归纳为几类，即GNSS技术（如伪卫星等），无线定位技术（无线通信信号、射频无线标签、超声波、光跟踪、无线传感器定位技术等），其它定位技术（计算机视觉、航位推算等），以及GNSS和无线定位组合的定位技术（A-GPS或A-GNSS）。

  • 2022-01-03
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