GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理（第二版）-光盘资料

通过融合IMU惯性和UWB测距信息来对移动用户进行协作相对定位

SC-LIO-SAM 版本 2020-11-19 什么是 SC-LIO-SAM？ SC-LIO-SAM 是一种实时激光雷达惯性 SLAM 封装。 LiDAR 惯性 SLAM：扫描上下文 + LIO-SAM 该存储库是一个示例用例，它是一种快速而强大的 LiDAR 位置识别方法。 有关每种算法的更多详细信息，请参阅扫描上下文 LIO-SAM 您还可以使用该项目的 LiDAR-only 版本，名为 。 扫描上下文：快速而强大的位置识别 轻量级：名为“Scancontext.h”和“Scancontext.cpp”的单个标题和cpp文件 我们的模块有 KDtree ，我们使用 。 nanoflann 也是一个单头程序，该文件在我们的目录中。 易于使用：用户只需记住和使用两个API函数； makeAndSaveScancontextAndKeys和detectLoopClosureID

本部分为pixhawk的惯性导航部分，主要算法为EKF，飞控核心。

惯性导航系统是导航系统中应用十分广泛的导航技术，它的应用领域极为广泛，且精度较高，一般在军事领域应用最为广泛。

IMU_dataset 使用工业机器人作为地面真相的惯性和磁传感器的各种测试的matlab数据集，由@ Escola Superior de Tecnologia eGestão的InstitutoPolitécnicode Leiria开发。 数据集和测试的注意事项 该存储库旨在提供一些融合算法评估阶段收集的数据集。 无需在市场上可以找到的参考传感器上就可以比较出融合算法在恶劣动态环境中的性能，而无需事先了解由运动引起的磁场干扰或线性加速度。 使用工业机器人进行了测试，该机器人可以获取IMU单元在15 Hz时的方向和位置，从而建立了地面真相。 所有传感器信号均以100 Hz采样，并通过两个MRF24J40 Microchip模块之间的自定义无线协议与PC相连。 两个信号在Matlab时间内同步。 使用8种不同的传感器，以6种不同的速度在4条不同的路径上进行了测试。 运行Tes

matlab的egde源代码LiDAR惯性3D平面模拟器 该存储库中有一个LiDAR惯性3D平面模拟器，该模拟器允许创建通过3D环境的自定义轨迹，并以给定速率通过它发送传感器套件。 最简单的入门方法是将此存储库克隆到您的ROS工作空间中，并使用示例数据集进行操作。 请阅读以下有关如何入门的指南，并查看软件包目录中的自述文件，以获取有关每个软件包的更多详细信息。 示范影片 这是在此模拟器顶部运行的LiDAR惯性估算器的视频。 利用此模拟器的论文“ LIPS：LiDAR-Inertial 3D Plane SLAM”将在IROS 2018上发表。 包装说明 lips_comm ：此软件包具有模拟器应发布的自定义消息文件。 lips_matlab ：包含MATLAB脚本以生成在3D环境中移动的模拟LiDAR传感器。 lips_simulator ：此软件包具有一个发布节点，该节点采用MATLAB导出的文件并在ROS上进行发布。 模拟示例 更快的快速入门指南 要使用现有数据集开始运行，请执行以下操作。 下载以下数据集之一 斯宾塞实验室大路径01- 斯宾塞实验室小径01- 斯宾塞实验室小径02-

研究了惯性导航中加速度计传感器和陀螺仪传感器性能． 分析加速度计和陀螺仪 的误差来源，并提出误差模型，进行误差补偿． 提出了加速度计传感器惯性导航系统算法，并结合 结合车辆系统动力学模型，对算法进行了仿真和实车测试． 仿真和测试结果和常规惯性导航系统 所采用的陀螺仪方案进行对比分析，从而验证了加速度计惯性导航算法的相对有效性．

结合计步器和方向传感器 原理即惯性导航 是一个简单的小程序 大家可以参考一下

无人机技术基础