惯性导航系统的设计与仿真
概述
姿态估计和定位是自主系统和需要感知态势感知的系统的关键组成部分。融合来自多个传感器的数据并应用融合滤波器是精确定位所需的典型工作流程。传感器仿真可以帮助建模不同的传感器,如IMU和GPS。此外,模拟数据可用于增加惯性传感器记录或流数据。此外,您可以使用过滤器来融合单独的测量以提供更好的结果。您可以根据传感器和最终应用程序对这些过滤器进行调优。
突出了
通过几个例子,我们将介绍:
- 建模传感器,调整滤波器和校准IMU测量与Allan方差
- IMU, GPS,高度计和车轮编码器传感器融合惯性导航
- 姿态估计异步传感器融合加速度计,陀螺仪,磁力计和GPS
- 自动滤波器调整,以找到最佳的噪声参数值
- 使用合成数据的视觉惯性里程计
关于主讲人
Rick Gentile, MathWorks的高级产品经理
Rick Gentile在MathWorks专注于雷达、信号处理和传感器融合应用。在加入MathWorks之前,Rick是MITRE和麻省理工学院林肯实验室的雷达系统工程师,在那里他参与了许多大型雷达系统的开发。Rick还曾是Analog Devices的DSP应用工程师,在那里他领导了高性能信号处理系统的嵌入式处理器和系统级架构定义,包括汽车驾驶员辅助系统。Rick与人合著了《嵌入式媒体处理》一书,并在mwrf.com上每月维持一篇博客。他获得马萨诸塞大学阿默斯特分校的电气和计算机工程学士学位,以及东北大学电气和计算机工程硕士学位,在东北大学他的重点研究领域包括微波工程,通信和信号处理。
Mihir Acharya, MathWorks的产品经理
Mihir Acharya在MathWorks支持机器人和自主系统应用,专注于自主导航。在加入MathWorks之前,Mihir曾在ABB公司研究中心工作,在那里他设计了用于拾取和放置的机器人末端执行器。Mihir还与欧姆龙机器人公司合作,为移动机器人开发路径规划应用程序。Mihir拥有伍斯特理工学院(WPI)的机器人工程硕士学位。
Brian Fanous, MathWorks的首席软件工程师
Brian Fanous为MathWorks产品开发惯性导航和传感器融合工具。2022世界杯八强谁会赢?在此之前,Brian在MathWorks设计了用于信号处理和通信工具箱的HDL和GPU算法。他曾在麻省理工学院干草垛天文台工作,开发大型射电天文阵列硬件。Brian获得了塔夫茨大学的电气工程学士学位和数学学士学位,以及加州大学伯克利分校的电气工程硕士学位。
记录日期:2022年8月25日
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