最新自动驾驶视觉SLAM方法综述|算法|点云|鲁棒性|人工智能技术...

与前端的多样化算法相比,当前后端算法的类型主要可分为两类:基于滤波器的方法(如扩展卡尔曼滤波器(EKF)Bailey等人,2006)和基于优化的方法(例如因子图Wrobel,2001)。它们的描述如下:基于滤波器的方法,该方法主要使用贝叶斯原理基于先前状态和当前观测数据来估计当前状态(Liu,2019)。典型的基于滤波器的方法包括扩展卡尔...

基于卡尔曼滤波的自动驾驶多传感器融合定位技术详解

所以卡尔曼滤波只与上一时刻的信息有关,而不需要在全过程记录以往的数据,这就使得其在内存及计算能力有限的嵌入式设备中广为应用。基于卡尔曼滤波的自动驾驶多传感器融合定位技术接下来,我们聊聊基于卡尔曼滤波的自动驾驶多传感器融合定位技术,谈到定位,实际上每个人都很熟悉。无论是你手机里的GPS还是交流沟通时“...

自动驾驶汽车“定位”技术解读

卡尔曼滤波是另一种LiDAR定位方法,也是一种算法,它根据我们在过去的状态和新的传感器测量结果预测我们当前的状态。具体来说,卡尔曼滤波使用了预测更新周期:首先,我们根据之前的状态以及对移动距离和方向的估计,来估计或“预测”我们的新位置,并通过使用传感器测量我们的位置并加以纠正。一旦使用传感器测量了我们的新...

学术交流丨国外航空重力测量与数据处理技术最新进展

GT系列航空重力数据处理采用了自适应卡尔曼滤波方式进行平滑滤波,差分GPS高度作为观测量建立观测方程,利用卡尔曼平滑理论进行重力异常解算,在压制干扰信号的同时更好地保留有效重力测量信息,形成航空重力自由空间重力异常,通常采用半波长50s进行滤波,重力异常空间分辨率1.5～3km(飞行速度110～218km/h)。AIRGrav航空重力数据...

激光雷达、相机…万字长文带你入门无人驾驶车硬件

还有一部分通用任务也跑在CPU上,例如定位的NDT算法、卡尔曼滤波和控制相关的算法等。无人驾驶的环境感知算法运行在GPU上,目前主流的深度学习框架都支持通过GPU来加速运算,特别是一些图像算法。GPU的性能和无人驾驶车感知周围环境的能力息息相关,目前也有采用专门用于深度学习的芯片来处理此类任务,例如...

自动驾驶视觉惯性导航VINS概述|厚势汽车

Mourikis和Roumeliotis[18]开发了最早成功的VINS算法之一,称为多态约束卡尔曼滤波器(MSCKF),后来应用于航天器下降和着陆[21]以及快速无人机自主飞行[43](www.e993.com)2024年11月18日。这种方法使用基于四元数的惯性动力学[37]进行状态传播,与有效的EKF更新紧密结合。具体而言,不是将通过相机图像检测和跟踪的特征添加到状态向...

工程测量学的发展评述

把变形体视为一个动态系统,将一组观测值作为系统的输出,可以用卡尔曼滤波模型来描述系统的状态。动态系统由状态方程和观测方程描述,以监测点的位置、速率和加速率参数为状态向量,可构造一个典型的运动模型。状态方程中要加进系统的动态噪声。卡尔曼滤波的优点是勿需保留用过的观测值序列,按照一套递推算法,把参数...

一文梳理无人驾驶汽车系统基本框架

在实际的无人车感知中,我们通常需要融合激光雷达,相机和毫米波雷达等多种测量,这里涉及到的如卡尔曼滤波,扩展卡尔曼滤波等融合算法以及激光雷达。无人车和机器人的定位方法众多,目前主流的方法一是使用GPS+惯性导航系统融合的方法,二是基于Lidar点云扫描匹配的方法,将重点介绍ICP,NDT等基于点云匹配的算法。

用于水下潜器的惯性导航系统安装和初始对准技术

PHINS是iXBlue公司生产的高性能捷联式光纤陀螺惯性导航系统,安装了水下潜器专用的卡尔曼滤波器,还可方便地与GPS、DVL、深度计和回声定位系统(USBL或LBL)相连。在没有外部传感器的情况下,PHINS可达到0.6nmile/h的位置精度,而在有DVL辅助的情况下,PHINS的位置精度可提高到行程的0.1%。目前PHINS已被广泛应用于水下...