标题中的“重庆山区典型车载组合导航数据(GNSS/INS)”是指在重庆市山区环境中，通过车载设备收集的一套综合导航数据，这种数据集结合了全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）和惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）的数据。这种组合导航系统能够提供更稳定、精确的定位、导航和时间同步服务，尤其在信号受到干扰或遮挡（如城市峡谷、隧道、地下停车场）的情况下。 描述中提到的“空旷+遮挡+隧道+地下停车场混合场景”意味着数据集包含了多种复杂环境下的导航数据。在空旷区域，GNSS信号通常较强，可以提供准确的全球定位；而在遮挡区域，如高楼林立的城市中，GNSS信号可能会受到干扰，此时INS的连续运动学测量就显得尤为重要；进入隧道或地下停车场时，GNSS信号完全消失，这时完全依赖INS来估算位置和姿态变化。 “代数律动”可能是指在处理这些数据时所采用的数学算法，特别是解决GNSS和INS数据融合问题的滤波算法，如卡尔曼滤波（Kalman Filter）或者其变种，如无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter）、粒子滤波（Particle Filter）等。这些滤波器能有效地融合来自两种不同导航系统的不同时延、不同精度的数据，以实现最优的导航解算。 “GNSS/INS”标签明确了数据集的主要组成部分。GNSS，如GPS、GLONASS、Galileo、BeiDou等，通过接收卫星信号来确定位置、速度和时间；而INS则利用加速度计和陀螺仪来持续跟踪车辆的运动状态，即使在没有外部参考的情况下也能提供定位信息。 从压缩包的文件名“重庆山区典型车载组合导航数据(GNSS+INS)_AlgoT1-3_Pub”来看，可能包含的是多个算法测试序列（T1到T3），可能用于评估不同算法在处理GNSS/INS融合数据时的性能，且“Pub”可能表示这些数据是公开可用的，供研究者进行算法开发和验证。 这个数据集对于研究和开发车载组合导航系统，特别是在复杂环境下的导航算法优化，具有极高的价值。它涉及到的关键技术包括GNSS信号处理、惯性传感器数据融合、滤波算法设计以及在不同环境条件下的定位精度分析。通过分析和学习这样的数据，开发者可以提升车载导航系统的鲁棒性和准确性，以适应各种实际应用场景。

Kml2NMEA是本人开发的一款导航定位数据格式转换程序，之前已发布过试用版（V1.0.0.1）和正式版（V1.0.0.3），正式版没有了1K数据点的限制，并且增加了百度地图到Nmea0183格式的转换功能和预览轨迹的功能，点击即可打开电子地图显示定位轨迹。这次调整了进行Nmea->Kml转换时的搜索算法，使进行大文件转换时的速度加快了不少，欢迎感兴趣的朋友下载使用。新程序也在Kml2Nmea软件交流QQ群同步更新，原先下载过V1.0.0.3版的用户可以通过该群找我要最新版程序，群地址见我的博客，感谢支持！ 软件简介：Kml2NMEA是一款地图导航数据格式转换软件，它可以将谷歌地图或百度地图文件转换为一般GPS/北斗定位设备输出的定位数据文件（NMEA0183类格式）。同时也可以将NMEA0183类格式的数据文件转换为谷歌地图导航或百度地图导航文件，在连接互联网的条件下可以直接在地图中显示出定位点的轨迹。

本人开发了一款小程序Kml2Nema，可实现将谷歌地图导航文件（.kml）转换为一般GPS/BD定位设备输出的Nema0183格式的数据文件。同时，还支持反向转换，将Nema0183的数据文件转换为谷歌地图导航文件（.kml）或者百度地图导航文件（.html），在联网的条件下可直接在地图中显示出定位轨迹。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「陈年老酱油」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_50750451/article/details/128571977

为解决盲用定位模块在嵌入式平台下实现的问题，根据串口通信同步方式实现Windows CE 5.0操作系统下GPS导航数据的提取，并对获得的数据提出一种格式转换的方法。以PXA270嵌入式系统平台实现系统原型，在有限硬件条件下验证了系统的功能及可行性。实验结果表明，该系统运行稳定，实验数据可靠有效，可以有效结合电子地图数据提取出周边的位置信息。

本次实验使用NovAtel公司的Inertial Explorer软件，该软件可实现后处理差分、松组合、紧组合等数据处理功能。本文档包含较完整地数据处理流程，包含自己假设基准站的坐标解算，差分后处理、模型误差设定、紧组合处理以及数据结果绘制等

是PMDG的机模都可以用这个导航数据

北斗导航 基于卡尔曼滤波的IMU+GNSS的组合导航（附Matlab源代码）

基于手机信令识别居民出行方式对于智慧交通规划具有重要意义。通过结合信令和导航地图数据，利用聚类算法以及时间关联性算法，实现步行、驾车、公共交通等出行方式的识别。结果表明，结合导航地图数据后识别正确率得到明显提高，与只利用手机信令的识别方法相比，整体准确率提升超过15%，具有较高的识别准确率，同时算法执行时间为187 s，效率较高。整体而言，该识别算法适合在实际工程环境中使用。

导航数据标准（Navigation Data Standard，缩写NDS），是由汽车制造商和供应商联合发展创建的汽车等级导航数据库标准格式。 NDS是一个在德国注册的协会；现有成员均为原始设备制造商（OEMs）、地图数据供应商和导航仪器/导航应用程序供应商。内含NDS英文版材料

针对webgl的库threejs框架项目功能实战讲解实时数据功能：对生产设备设施、传感器、开关控制的实时数据和运行状态查看，在三维场景中实时数据和状态，根据报警级别显示不同设备颜色。车辆路径导航：工厂车辆位置坐标做定位监控，根据车辆定位坐标在三维场景中可以展现车辆实时位置分布、车辆行驶运行状态；同时也可以仿真模拟车辆运行轨迹。threejs 98版本开发环境（IDE） WebStorm 2019.2 版本