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最新技术
基于多模式立体联合定位的全场景定位系统及方法
本发明公开了一种基于多模式立体联合定位的全场景定位系统及方法,包括多模式立体联合定位系统,由北斗卫星定位系统、前端超宽带UWB定位系统、惯导辅助定位系统及多传感器数据融合算法组成,用于实现室内外场景自由转换,并高精度、低延时输出载体位置坐标;定位数据传输优化系统,由数据缓存模块、网络检测与数据回传模块组成,优化数据刷新率低且回传丢包问题;本发明可有效在室内外多种场景下进行精准定位,并且解决了回传数据刷新率低、容易丢包的问题,对于各类定位场景有着很好的适用性。
一种定位方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及计算机技术领域,可应用的场景包括但不限于地图、导航、自动驾驶、车联网,以及车路协同等,公开了一种定位方法、装置、电子设备及存储介质,该方法为:响应于针对待定位对象的定位请求,对所述待定位对象进行定位修正处理,获得所述待定位对象的目标定位信息,定位修正处理包括:基于速度测量数据,获得更新初始定位信息后得到的中间定位信息,并分别采用获得的卫星观测数据和特征点坐标数据,对中间定位信息进行迭代修正,获得所述目标定位信息,进而将所述待定位对象对应的目标定位信息,呈现在所述可操作页面上。这样,规避了对于单一定位因素的过度依赖,提高定位精度和鲁棒性,能够在各样复杂的路况中实现有效定位。
一种自动驾驶的定位传感方法、系统及装置
本发明公开了一种自动驾驶的定位传感方法、系统及装置,该系统包括定位融合模块,其特征在于:定位融合模块连接道路区域摄像模块,接收从道路区域摄像模块传输的信息,生成第一图像信息并提取第一特征点;定位融合模块连接车载摄像模块,接收从车载摄像模块传输的信息,生成第二图像信息并提取第二特征点;定位融合模块连接惯性导航模块,接收惯性导航模块的相对定位信息;定位融合模块分别将第一特征点、第二特征点与高精度地图数据库中的地图数据进行比对,再利用比对结果对相对定位信息进行误差标定,得出车辆的实际位置、方向和运行轨迹。本发明能够提高定位初始化的速度,同时降低了定位误差,使得定位更加精确。
一种无人驾驶特种车辆姿态测量方法
本发明公开了一种无人驾驶特种车辆姿态测量方法,包括包括车体的姿态矩阵,基于陀螺仪的姿态解算,基于加速度计的姿态解算,基于双天线的姿态解算,多传感器系统的数据融合,基于四元数的卡尔曼滤波器的解算,并包括如下步骤:将姿态矩阵记为通过陀螺仪测算车无人车姿态角;通过加速度计测算无人车的俯仰角和倾斜角,本发明的有益效果:本发明通过结合基于陀螺仪、基于加速度计以及基于双天线GNSS三种算法的优缺点,对车体上搭载的多个传感器输出相应的数据进行解算,并通过多源信息融合技术以及基于四元数的扩展卡尔曼滤波器,提高了姿态解算结果的精确度,比单独的传感器输出的数据更加可靠,减少了多余信息的干扰而增加了关联信息的综合利用。
定位方法、装置、电子设备及计算机存储介质
本申请实施例提供了一种定位方法、装置、电子设备及计算机存储介质,其中,定位方法包括:基于惯性测量模块采集的数据,获取惯性导航数据;基于卫星定位模块采集的数据,获取卫星定位数据;基于视觉模块采集的数据,获取视觉定位数据;利用卫星定位数据、视觉定位数据以及惯性导航数据,确定位置精度更高的数据;利用位置精度更高的数据对应的位置误差,对导航误差参数进行更新;利用更新后的导航误差参数对惯性导航数据进行修正,以得到融合定位结果。提高了导航误差参数的可靠性,进一步提高了惯性导航数据的准确度。