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车载轮速里程计(ODO)辅助卫星/惯性(GNSS/INS)组合导航时需要先进行惯性传感器(IMU)与ODO的空间对齐,而传统GNSS辅助IMU/ODO参数在线标定时未考虑GNSS时延与ODO时延对标定的影响,这对于无法实现硬件时间同步而需要即插即用的车载导航应用而言,考虑不够全面。因此,提出了一种面向即插即用车载GNSS/INS/ODO系统的时空在线标定方法。该方法在传统GNSS辅助IMU/ODO参数估计模型的基础上,增广了GNSS与ODO的时延误差,分析了两种时延对IMU/ODO参数在线标定的影响,推导并构建了完整的GNSS与ODO观测模型,采用卡尔曼滤波器对GNSS时延、ODO时延以及IMU与ODO之间的参数进行估计。实际测试结果表明,该方法可以有效提高IMU/ODO在线标定的精度。 相似文献
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近年来,无人车在巡检、探测等方面的应用愈发广泛,且应用环境愈发复杂。在这些应用中,无人车必须对自身的位姿进行准确估计,以确保作业安全、高效完成。其中,可在复杂环境下适用的自主导航能力是核心关键技术。提出了一种基于惯性/里程计/激光雷达的地面无人车导航方法,区别于传统的激光雷达SLAM方法,该方法根据已知的几何结构特征进行定位,避免了因有效点数量稀少而导致的匹配误差。同时对惯性/里程计/激光雷达的融合算法进行了研究,提高了自主导航系统的鲁棒性和准确性。最后,在Gazebo中搭建了相应的仿真环境,并进行了算法验证。仿真结果表明,该方法能够实现无人车在巡检过程中实时可靠的自主导航,具有较好的工程应用价值。 相似文献
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