支持GNSS/INS松组合解算 支持GNSS/INS/Camera融合解算 支持纯惯导推算 支持VIO解算，不过需要利用GNSS数据进行全局的初始化

1.领域：matlab，GPS+IMU的卡尔曼滤波融合定位算法算法 2.内容：【提供操作视频】基于GPS+IMU的卡尔曼滤波融合定位算法仿真,其中惯导用来进行状态预测,GPS用来滤波矫正 3.用处：用于GPS+IMU的卡尔曼滤波融合定位算法算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

针对现有移动机器人单目视觉定位算法在光照变化和弱光照区域表现较差、无法应用于煤矿井下光照较暗场景的问题，通过非极大值抑制处理、自适应阈值调节等对快速特征点提取和描述（ORB）算法进行改进，采用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行特征点匹配，提高了煤矿井下弱光照区域的特征点提取和匹配效率。针对仅靠单目视觉定位无法确定机器人与物体的距离及物体大小的问题，采用对极几何法对匹配好的特征点进行视觉解算，通过惯导数据为单目视觉定位提供尺度信息；根据紧耦合原理，采用图优化方法对惯导数据和单目视觉数据进行融合优化并求解，得到机器人位姿信息。实验结果表明：①ORB算法虽然提取的特征点数较少，但耗时短，且特征点分布均匀，可以准确描述物体特征。②改进ORB算法与原ORB算法相比，虽然提取时间有了一定的增加，但提取的可用特征点数也大大增加了。③RANSAC算法剔除了误匹配点，提高了特征点匹配的准确性，从而提高了单目视觉定位精度。④改进后融合定位方法精度有了很大提升，相对误差由0.6 m降低到0.4 m以下，平均误差由0.20 m减小到0.15 m，均方根误差由0.24 m减小到0.18 m。

5G NR定位基于5G蜂窝通讯网的定位技术，蜂窝网络为终端提供无线通讯功能同时提供 定位服务，满足不同应用场景下通讯和定位需求，满足企业、个人用户应用的需求，网络运 营商提供网络服务的同时提供位置服务的增值服务。5G NR基站结合5G 网络大带宽和多波束 的特性，可以支持multi-RTT、AoA 和OTDOA 等多种定位技术，不同的算法实现的定位精度 各不相同，本章节主要介绍4G开始已有的场强指纹定位以及R16中提出的定位技术之一 multi-RTT定位两种定位方式，其他定位技术不再一一列举。 基于蜂窝信号的场强定位从4G室分网络开始已有研究，5G网络室分场强定位集成已有4G 网络实现，基于

无人驾驶中，IMU与GPS如何融合，位姿如何解算

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粒子滤波算法在TDOA/RSSI融合定位中的应用 ，周巘，邓中亮，随着无线通信技术的发展和LBS（基于位置服务）的盛行，无线定位技术已然成为研究的热点。而在众多无线定位技术中，TDOA定位技术以��

星网云联针对化工厂研发了中心基站和子基站：（1）中心基站采用星网云联自研的无线自组网技术，依靠强电供电，只需部署在电源箱位置，定位数据通过无线传输到中心机房；（2）子基站采用大容量电池供电，在实施过程中能够真正实现免布线。相对传统UWB定位系统，星网云联化工厂人员定位系统的施工成本及实施周期大幅降低。 具体而言，子基站基于边缘计算及融合定位采集技术，同时集成双通道UWB模块、蓝牙无线模块，结合蓝牙无线数据网络可实现标签与不同基站测距的智能切换。标签的预筛选技术确保标签每次成功与基站测距，节省标签功耗，定位更实时、更精准。

多源融合-导航定位-目标跟踪，方面的方面的权威参考书籍，值得细看

Multi-Sensor Fusion (GNSS, IMU, Camera) 多源多传感器融合定位 GPS/INS组合导航 PPP/INS紧组合 Multi-Sensor Fusion 版本号：release/3.0.0 初衷 学习组合导航和VIO相关内容. 希望和有兴趣的小伙伴一起交流 程序依赖 glog Eigen OpenCV 3.4 Ceres 使用说明 最新稳定测试版本对应为release/3.0.0分支 Multi-Sensor Fusion使用了submodules形式挂载了tools,因此clone完本程序需要更新tools git checkout -b release/3.0.0 origin/release/3.0.0 git submodule init git submodule update 已经安装完依赖库后,可以直接编译程序 mkdir build && cd build cmake .. && make -j3 程序运行方式 ./mscnav_bin ${configure_file} ${log_