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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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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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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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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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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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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

集团型装备制造企业能源综合管理系统研究集团型装备制造企业能源综合管理系统研究

  • 2022-01-04
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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

基于遗传优化模糊pid算法的温室智能控制系统研究基于遗传优化模糊pid算法的温室智能控制系统研究

  • 2022-01-04
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