根据融合方式与原理的不同，这一领域的研究被细化为LiDAR+IMU松耦合与紧耦合两大方向。 激光雷达与IMU的松耦合定位策略，巧妙融合了激光里程计与IMU航位推算技术。...而Google的Cartographer算法，更是以分层优化为核心，前端运用无迹卡尔曼滤波器实现2D激光雷达与IMU数据的无缝融合，后端则聚焦于子地图构建与优化，辅以分支定界法，显著加速闭环检测，确保定位系统的高效与精准...Sebastian等先驱者利用自适应扩展卡尔曼滤波器，成功将3D激光雷达与GPS/INS融合，赋能无人小车室外精准导航。然而，滤波器固有的线性化近似与递推机制，随时间推移易累积误差，影响长期定位精度。...Qin团队在ICRA 2020上隆重推出LINS算法，该算法采用迭代误差状态卡尔曼滤波器，深度融合激光雷达与IMU数据，通过持续校正系统状态误差，实现了车辆实时、高精度的定位与建图，为紧耦合定位技术树立了新的里程碑...LIO-SAM旨在依托因子图优化框架，实现激光雷达、IMU与GPS的实时、稳定且高精度的融合定位，其开源代码已在GitHub上开放共享。
目前使用最广泛的无人车定位方法当属融合全球定位系统（Global Positioning System，GPS）和惯性导航系统（Inertial Navigation System）定位方法，其中，GPS...的定位精度在数十米到厘米级别之间，高精度的GPS传感器价格也就相对昂贵。...融合GPS/IMU的定位方法在GPS信号缺失，微弱的情况下无法做到高精度定位，如地下停车场，周围均为高楼的市区等，因此只能适用于部分场景的无人驾驶任务。 ?...这是一个利用以往的先验和当前的观测来估计当前位置的过程，实践上我们通常使用贝叶斯滤波器（Bayesian filter）来完成，具体来说包括卡尔曼滤波（Kalman Filter），扩展卡尔曼滤波（Extended...虽然点云配准能够给出无人车相对于地图的全局定位，但是这类方法过于依赖事先构建的高精度地图，并且在开放的路段下仍然需要配合GPS定位使用，在场景相对单一的路段（如高速公路），使用GPS加点云匹配的方法相对来说成本过高
针对这个问题，以GPS+IMU的多传感器融合方案越来越受到重视，因为“无源定位”的IMU恰好可以弥补GPS的短板。此外，车机还可以搭载里程计、视觉设备形成更丰富的多传感器融合方案。...针对车机应用，我们使用GPS、IMU、里程计等传感器，结合高德地图的地图优势，提出了一种结合地图匹配（Map Matching）的多传感器融合算法——GPS/IMU/MM融合（软件+硬件的解决方案）。...IMU的优点是不要求通视，定位范围为全场景；缺点是定位精度不高，且误差随时间发散。GPS和IMU是两个互补的定位技术。 MM(Map matching)：指地图匹配。...图4 GPS质量评估模块 评估GPS质量有两个目的：第一，决定是否使用GPS数据进行器件误差标定或某些状态的判断（如转弯行为、动静状态等）；第二，在数据融合模块，为设定GPS观测量的方差—协方差阵提供参考...补偿模块的主要功能是利用GPS数据来补偿速度敏感器误差参数（比例因子）和IMU的误差参数（陀螺仪天向比例因子和陀螺仪三轴零偏）。
我的所有源码都放在Github的仓库里面了：eskf-gps-imu-fusion（记得要给我点star呀，哈哈） 在这篇博客中，我将会向你解释GPS融合IMU的扩展卡尔曼的推导过程，并且还会提供完整的源代码和数据...首先来看一张实验结果，下图是我通过仿真gps和imu数据得到的融合结果，GPS的误差大约在5米，IMU的是中等精度，可以看到通过卡尔曼融合之后，误差降低非常多。...红色的GPS的测量数据，蓝色是轨迹的真值，绿色是融合之后的轨迹，可以看到融合了imu之后的轨迹，相比于只有GPS的情况提升了很多，甚至与真实值都非常接近了。...2.1 状态方程的推导 在融合IMU和GPS的数据时，因为IMU的频率更高，所以常常用IMU的姿态解算作为轨迹增量的预测，如果使用EKF滤波器，那么就是这种做法。...在滤波器中，观测方程的形式比较统一，一般写为： Y = G t X + C t N (7) Y = G_t X + C_tN \tag 7 Y=GtX+CtN(7) 在IMU和GPS的融合中，GPS
摘要 准确的全局定位对于自主导航和规划至关重要，为此提出了基于GPS辅助的视觉惯性测程（GPS-VIO）融合算法。...主要贡献 在本文中，我们提出了一种新颖的基于滤波器的GPS-VIO系统，特别关注于在GPS框架和VIO之间包含可靠且准确的旋转外参估计。拥有可靠的校准对于提高系统的准确性至关重要。...这项工作的主要贡献总结如下： 提出了一种新颖的基于滤波器的估计器，用于融合GPS测量和视觉惯性数据，并同时在线估计GPS和VIO参考框架之间的旋转外参。...当GPS信息可用时，通过更新系统状态，包括GPS参考框架和VIO参考框架之间的旋转外参。首先设计了一个仿真环境来验证可观测性结论。然后在两个公共数据集上评估了提出的算法。...底部：GPS和IMU之间时间偏移的校准结果。 总结 这篇论文提出了一种新颖的基于紧耦合滤波的GPS-VIO算法，该算法可以从GPS和VIO参考框架之间的旋转外参在线估计中获益。
`IMU`数据获取 2.1 `PIBOT IMU` 3. 两种融合的方法 3.1 一种简单的方法 3.2 扩展的卡尔曼滤波 1....两种融合的方法 3.1 一种简单的方法 从imu得到的数据为一个相对角度(主要使用yaw，roll和pitch 后面不会使用到)，使用该角度来替代由编码器计算得到的角度。...不会受到影响，即使你抬起机器人转动一定的角度，得到的里程也能正确反映出来 3.2 扩展的卡尔曼滤波 官方提供了个扩展的卡尔曼滤波的包robot_pose_ekf，robot_pose_ekf开启扩展卡尔曼滤波器生成机器人姿态...，支持 odom（编码器） imu_data（IMU） vo（视觉里程计） 还可以支持GPS 引用官方图片 PR2从实际初始点(绿色)溜达一圈回到初始点(绿色)，编码器的里程(蓝色)发生了漂移...，而使用robot_pose_ekf融合出来的里程(红色)则跟实际位置基本重合(后面我们会针对这个测试下效果) 中间的圆是小圆放大的展示效果 再回去看下该包的输出 发布一个topic， 类型需要注意下是
使用外部感受器（激光雷达、摄像头、GPS）=> 绝对机器人姿态估计 从“我在哪里” -->“我到底在哪里？”...来源：里程计、IMU 等... 绝对位置估计：观测外部环境 速度慢，但不易出错。在地图中给出位置 w.r.t 固定坐标。来源：GPS、激光雷达等......来源：里程计、IMU 等... 绝对位置估计：观测外部环境 速度慢，但不易出错。 在地图中给出位置 w.r.t 固定坐标。 来源：GPS、激光雷达等......传感器融合 例如：robot_localization 功能包 这是一个支持研究论文中的实验的功能包。 通过使用卡尔曼滤波器的传感器融合提供 三维定位。 可以组合大量和多种类型的传感器。...具体参考研究论文，多传感器融合，可以显著降低误差。
· GPS和IMU融合的重要性：为了克服各自传感器的局限性，融合GPS和IMU数据成为了一个关键策略。...· 融合技术：作者介绍了扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）等先进的贝叶斯滤波技术，这些技术可以有效地融合GPS和IMU的数据。...03 方法作者提出了使用无迹卡尔曼滤波器（UKF）来融合GPS和IMU数据，以提高导航系统的可靠性和精度的方法。首先，作者介绍了UKF的基本原理。...通过比较GPS-only数据和融合数据，作者展示了GPS和IMU融合技术在提高导航精度方面的潜力。实验结果表明，与仅使用GPS相比，融合技术可以显著降低位置估计的均方根误差（RMSE）。...他们使用了KITTI数据集中的GNSS和IMU数据，并将其用于车辆位置和速度估计。同时，作者还使用了无迹卡尔曼滤波器（UKF）来融合这些数据。
这些包括GPS和五种基本的非GPS导航里程机的方法，即车轮、惯性、雷达、视觉和激光里程计。不同传感器的组合，即多传感器数据融合，通常用于目标检测和里程计方法，以提高系统的精度和鲁棒性。...在文献中，作者提出了一种无人机定位系统，通过融合来自五个主要传感器（即雷达、摄像机、惯性测量单元、气压计和磁强计）的测量值来精确估计前进速度。所有传感器通过扩展卡尔曼滤波器以松耦合的方式进行融合。...07 雷达-惯性里程计 为了获得精确的运动估计结果，一些方法将雷达数据与IMU测量数据以松耦合或紧耦合的方式融合。将雷达和IMU数据融合到扩展卡尔曼滤波器（EKF）中，以估计飞机的状态。...紧密耦合的方法执行视觉和IMU测量的直接和系统的融合，通常比松耦合方法产生更好的结果。这是因为紧耦合框架将图像对齐的关键信息和IMU误差项合并为一个代价函数 ?...在基于滤波器的视觉惯性里程计中，车辆的先验分布（动态模型）是通过使用来自IMU传感器的线速度和角速度来计算的。该动态模型用于预测步骤，以预测车辆的运动。
LiDAR和视觉SLAM与惯性传感器融合在一起，使系统能够获取GPS坐标，该坐标通过无线电发送到地面站，以进行实时跟踪。...通过不同传感器（LiDAR，IMU，相机和GPS）之间进行融合，以实现实时室内/室外SLAM。左：可穿戴系统。右：该系统在室内/室外环境中获得的3D地图（蓝色），轨迹（红色）和3D离线重建结果。...多传感器融合方案 本文的LI-SLAM方法是在Loam的基础上加入了IMU，VI-SLAM方法是在ORB-SLAM的基础上加入了IMU。...而可穿戴SLAM系统通过松耦合的关系将LVI-SLAM方法与GPS定位融合起来。...估计的方向在卡尔曼滤波器中用于预测位姿。预测的GPS坐标用于校正LVI-SLAM产生的潜在漂移。此外，将校正后的GPS位置发送回LI-SLAM和VI-SLAM，以改善重新定位过程。
· GPS和IMU融合的重要性：为了克服各自传感器的局限性，融合GPS和IMU数据成为了一个关键策略。...· 融合技术：作者介绍了扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）等先进的贝叶斯滤波技术，这些技术可以有效地融合GPS和IMU的数据。...方法 作者提出了使用无迹卡尔曼滤波器（UKF）来融合GPS和IMU数据，以提高导航系统的可靠性和精度的方法。 图1显示了自动驾驶车辆导航的提议传感器融合模型。...通过比较GPS-only数据和融合数据，作者展示了GPS和IMU融合技术在提高导航精度方面的潜力。实验结果表明，与仅使用GPS相比，融合技术可以显著降低位置估计的均方根误差（RMSE）。...他们使用了KITTI数据集中的GNSS和IMU数据，并将其用于车辆位置和速度估计。同时，作者还使用了无迹卡尔曼滤波器（UKF）来融合这些数据。
和IMU融合后的信息再进行RTK校准，可以得到一个厘米级误差的定位信息，定位信息包含航向角、速度、加速度、经纬度、UTM等等。...2.基于GPS、IMU融合激光雷达点云地图的激光定位法，通过基本的GPS和IMU，再配合激光点云图，通过激光雷达进行激光定位，或者相同原理进行视觉SLAM定位，是主流的无人驾驶定位方法之一。...image.png 激光雷达可以结合高精地图实现特征匹配定位，摄像机可以结合高精地图进行特征匹配从而实现定位，通过GPS实现定位，通过IMU实现定位，GPS+IMU实现定位，GPS+IMU+Lidar+...现在学术界普遍利用摄像机，激光雷达，IMU等传感器进行融合。 Apollo的激光雷达定位方案通过事先采集的定位地图，反射值地图和高度值地图，最大限度的搜集物理世界的特征。...因为我们可以通过卡尔曼滤波和粒子滤波器等融合算法对姿态数据进行转换，最终可以以100hz的频率估计出车辆的位置信息。也就是说时间t到时间t+0.1的时间里，IMU会通过算法提供车辆的实时位置信息。
GPS/IMU：GPS/IMU 传感系统通过高达200 Hz频率的全球定位和惯性更新数据，以帮助无人车完成自我定位。...IMU的准确度随着时间降低，因此在长时间距离内并不能保证位置更新的准确性；但是，它有着GPS所欠缺的实时性，IMU的更新频率可以达到200Hz或者更高。...如下图所示，IMU每5ms更新一次，但是期间误差不断累积精度不断降低。所幸的是，每100ms，我们可以得到一次GPS数据更新，以帮助我们校正IMU积累的误差。...基于GPS/IMU定位的原理图 因此作为补充方案，摄像头也被用于定位。 ?...定位中的多传感器融合 因此，我们需要利用多种传感器融合技术进行多类型传感数据融合，处理以整合所有传感器的优点，完成可靠并精准的定位。 2 .
GPS数据和车内传感器（即车轮速度传感器和转向角传感器）数据用于该过滤器。IMM滤波器可以基于各种驾驶场景来权衡数据融合实现的适当模型。该方法可以在32位嵌入式处理器中实现合理的定位性能。...Gruyer等人[134]，[135]提出了一种基于精确数字地图、GPS、IMU和两个相机的地图辅助数据融合方法，以获得亚分米精度的AV横向位置。...6.3 讨论 分析表明，基于低成本多传感器（如GPS、IMU、摄像头和里程计等）数据融合的技术可以为自动驾驶车辆提供一种经济高效的商业定位解决方案。...基于数据融合的技术融合多个低成本传感器（例如，相机、GPS、IMU和车载传感器）的计算复杂性低于基于激光雷达和视觉的技术。总之，融合技术在实现经济高效的自主定位方面具有相当大的潜力。...例如，基于区间理论的技术可以通过融合低成本传感器数据（例如GPS、IMU和里程计）来实现具有高完整性和一致性的车辆定位。
它需要来自多个传感器的实时测量数据，包括激光雷达、IMU、GPS、里程计、摄像头以及高精地图；见下图。 ? 这是一个标准的基于点云地图的定位系统中包括两个核心部分：激光雷达到地图的配准和多传感器融合。...激光雷达地图配准采用基于几何的匹配和基于激光反射率的匹配来实现高精度和高召回率；多传感器融合采用Bayes滤波器来融合多种模式。...基于地图的定位系统通常由两个组件组成；第一个模块是LiDAR到地图的配准，它通过将LiDAR扫描点云配准到点云地图来计算LiDAR姿态；第二个模块是多传感器融合，它通过IMU、里程计、GPS以及LiDAR...多传感器融合模块是根据多个传感器（包括IMU、GPS、里程计、摄像机）的测量值，以及LiDAR-to-map配准模块估计的姿态，来估计一个健壮且具有高置信度的姿态。...通过假设IMU具有白噪声特性，可以预测IMU的偏置状态。在校正步骤中，当接收到传感器读数或姿态测量时，贝叶斯滤波器基于相应的观测模型校正状态。
其缺点是，IMU的运动误差会随时间而增加，我们只能依靠它在很短的时间内进行定位。 一种更有效的方法是同时结合GPS和IMU来定位汽车。...一方面IMU弥补了GPS更新频率低的缺陷，另一方面GPS纠正了IMU的运动误差。 但是，即使将二者结合使用，也不能完全解决自动驾驶的定位问题。...Apollo定位策略 百度Apollo使用基于GPS、IMU和LiDAR的多传感器融合定位系统，利用了不同传感器的互补优势，提高了定位的稳定性和准确性。...融合框架通过卡尔曼滤波将这些输出结合在一起。 卡尔曼滤波建立在两步预测测量周期之上。...项目实例 下面的示例使以C++为基础构建粒子滤波器并对汽车进行定位，项目以地图和一些初始定位信息开始，类似于GPS提供的功能。在每个时间步中，粒子滤波器都会接收观测和运动数据。
点云地图生成 一旦收集到足够的传感器数据，通常会对其进行融合和排序以生成初始地图，主要用于精确的定位，初始地图主要使用3D激光传感器生成，也可以与其他传感器融合，如IMU、GPS、里程计和视觉里程计，以便在高精地图中进行更精确的状态估计...FAST-LIO和FAST-LIO2是激光雷达惯性里程计系统，用于快速准确的测绘地图，该系统采用紧耦合迭代EKF（扩展卡尔曼滤波器）将IMU与激光雷达特征点进行融合，FAST-LIO2使用了一种新的技术...6） 视觉传感器融合的点云配准 R2-LIVE和R3-LIVE算法利用激光、惯性导航系统和视觉传感器的融合，实现精确的地图绘制和状态估计，R2-LIVE使用基于卡尔曼滤波器的迭代里程计和因子图优化来确认准确的状态估计...图5显示了使用现有建图算法生成的地图，有一些可用的技术可以融合多个传感器来创建完整的地图，视觉里程计（IMU和摄像头）、GPS和激光雷达数据被组合成一个超节点，以获得优化的地图。...该地面真实路径是通过RTK-GPS和IMU数据的融合获得的，分数表明R3-LIVE的结果基本遵循真值路径（即RTK-GPS里程计） 总结 在这篇综述中，分析了最近用于自动驾驶的高精地图生成技术
07 “GNSS+IMU+高精度地图”组成多融合车身感知定位系统 车身感知定位系统主要由惯性导航、卫星导航系统和高精度地图组成。...根据百度Apollo 研究表明，通过GNSS-RTK 可实现65%的综合场景定位误差小于20cm的覆盖率，GNSS+IMU的卫惯组合则可以实现85%左右的场景覆盖，GNSS+IMU+感知与地图的融合高精度定位系统可以实现...在组合惯导中引入并融合激光雷达/视觉传感定位等环境信息进行融合定位，形成GNSS-RTK+IMU 航迹推算+感知与高精度地图匹配的定位系统是发展的必然。...以百度Apollo 的多传感器融合定位系统解决方案为例，惯性导航系统处于定位模块的中心位置，模块将IMU、GNSS、Lidar 等定位信息进行融合，通过惯性导航系统解算修正后最终输出满足自动驾驶需求的6...”的组合导航系统是绝大部分厂商都会选择的方案，部分厂商选择了在GNSS+IMU 的基础上增加了传感器与高精度地图进行融合定位的方案。
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