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使用定位和姿态估计算法来定位您的车辆在您的环境。惯性传感器融合使用滤波器来改善和结合IMU、GPS和其他传感器的读数。定位算法,如蒙特卡罗定位和扫描匹配,使用距离传感器或激光雷达读数估计你在已知地图中的姿势。姿态图跟踪估计的姿态,并可以基于边缘约束和循环闭包进行优化。
要对特定传感器建模,请参见传感器模型。
有关同时定位和映射,请参见大满贯。
如何构建适合无人机(uav)或四轴飞行器的IMU + GPS融合算法。
使用惯性测量单元(IMU)和单目摄像机估计地面车辆的姿态(位置和方向)。在这个例子中,你:
MATLAB Mobile™报告来自Apple或Android移动设备上的加速度计、陀螺仪和磁力计的传感器数据。可以从每个传感器获得原始数据或融合的方向数据。这个例子展示了如何比较来自手机的融合的方向数据与来自ahrsfilter对象的方向估计。
通过融合来自惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS)接收器的数据来估计地面车辆的位置和方向。
结合机器人里程测量数据和观察到的基准标记,称为AprilTags,以更好地估计机器人轨迹和环境中的地标位置。该示例使用了姿态图方法和因子图方法,并对两种图进行了比较。
利用三维姿态图优化减少单目摄像机估计轨迹(位置和方向)的漂移。视觉里程计估计相机的当前全局姿态(当前帧)。由于三维点三角测量的不匹配或误差,机器人的轨迹往往会偏离地面。闭环检测和姿态图优化减少了这种漂移并纠正了错误。
单目视觉惯性里程计是利用摄像机和惯性测量单元(IMU)传感器数据估计机器人的位置和方向。在低速导航时,基于摄像头的状态估计是准确的。然而,基于相机的估计在高速下面临着运动模糊和轨迹丢失等挑战。此外,基于单目摄像机的估计可以估计任意尺度的姿态。另一方面,惯性导航可以方便地处理高速导航和世界尺度的姿态估计。您可以结合这两种类型的传感器数据的优点,使用紧耦合因子图优化来获得更好的精度。
本文介绍了MATLAB-Befehl的基本原理,并对MATLAB-Befehl进行了分析。
hren Sie den Befehl durch ingabe in das MATLAB-Befehlsfenster aus。web浏览器unst tzen keine MATLAB-Befehle。
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