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智能汽车感知信息融合资源合集

随着车辆上传感器数量的持续增长，对这些新增数据进行有效融合的需求也随之增加。对于自动驾驶系统而言，感知融合是所有控制决策的根本，也是自动驾驶技术发展的关键步骤。
本文集搜集整理了关于多传感器融合技术的理论、应用实例等资料，希望为您的学习、研究和应用提供参考和帮助。

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智能汽车感知信息融合资源合集文档列表

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自动驾驶的多传感器融合: 标签：自动驾驶; 积分：2 类型：技术文档上传者：aerobotics上传时间：2024-07-10; 简介：书名 Multi-sensor Fusion for Autonomous Driving 虽然传感器融合是自动驾驶的必要前提，但也带来了许多挑战和潜在风险。例如，常用的深度融合网络缺乏可解释性和鲁棒性。为了解决这些根本问题，本书从不确定性的角度介绍了深度融合模型的机制，并对初始风险进行了建模，以创建鲁棒的融合架构。本书回顾了应用于自动驾驶的多传感器数据融合方法，主体分为三部分：基础、方法和进展。从数据融合的机制出发，全面回顾了自动感知技术和数据融合技术的发展，并全面概述了基于多模态数据融合的各种感知任务。随后，本书针对各种自动驾驶感知任务提出了一系列创新算法，有效提高了自动驾驶相关任务的准确性和鲁棒性，并为解决多传感器融合方法中的挑战提供了思路。此外，为从技术研究过渡到智能网联协同应用，提出了实用融合数据集、车路协同、融合机制等一系列探索性内容。相较于现有的数据融合和自动驾驶文献，本书更侧重感知相关任务的深度融合方法，强调融合方法的理论阐述，并充分考虑工程实践中的相关场景，帮助读者深入了解自动驾驶中的融合方法和理论，可作为相关领域研究生和学者的教材，或作为希望应用深度融合方法的工程师的参考指南。

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自动驾驶汽车环境感知 (甄先通): 标签：自动驾驶; 积分：2 类型：技术文档上传者：抛砖引玉上传时间：2024-01-01; 简介：近年来，世界主要发达国家均全力支持汽车自动驾驶相关研究。从政府出台政策扶持，到企业投入巨额资金研发，再到高校及研究机构对相关技术的不断探索，推动着自动驾驶技术迅速发展和产业规模不断扩大。与之相对的是自动驾驶技术人才供不应求，企业和研究机构亟须大量专业技术人员。本书系统介绍了自动驾驶汽车环境感知技术。从自动驾驶环境感知概述开始，介绍了车载传感器及传感器标定、计算机视觉与神经网络、环境感知与识别、自动驾驶道路复杂场景语义理解，以及多传感器融合，并通过范例实践验证，可为具备一定基础的人员提供自动驾驶环境感知系统的开发指导。本书可以作为高等院校车辆工程、交通工程和自动驾驶专业学生的教材，也可供从事自动驾驶汽车相关工作的工程技术人员参考和使用。第1章自动驾驶环境感知概述 1.1 自动驾驶环境感知介绍 1.2 车载感知系统组成简介第2章车载传感器介绍 2.1 摄像头 2.1.1 概述 2.1.2 工作原理 2.1.3 优缺点 2.1.4 摄像头在自动驾驶汽车上的应用 2.2 激光雷达 2.2.1 概述 2.2.2 工作原理 2.2.3 优缺点 …… 第3章传感器标定第4章计算机视觉与神经网络第5章环境感知与识别第6章自动驾驶道路复杂场景语义理解第7章多传感器融合

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多传感器信息融合及应用 (何友王国宏陆大䋮彭应宁): 标签：传感器; 积分：2 类型：技术文档上传者：抛砖引玉上传时间：2023-02-09; 简介：本书是在2000年出版的 (第一版)的基础上对部分内容进行了增加、删节、扩充、重组，综合了作者多年的研究成果及大量的国内外文献资料的基础上编写完成了第二版的编写；书中全面介绍了多传感器信息融合技术的理论、进展与最新研究成果。第1章多传感器信息融合概述 1.1 多传感器信息融合的目的和定义 1.2 多传感器信息融合的基本原理 1.3 多传感器信息融合技术的应用 1.4 多传感器信息融合技术研究的历史与现状 1.5 背景资料第2章状态估计基础 2.1 引言 2.2 线性系统估计-Kalman滤波技术 2.3 运动模型的稳态滤波器 2.4 非线性系统的状态估计 2.5 小结第3章不确定推理方法 3.1 引言 3.2 不确定性推理方法之一——主观Bayes方法 3.3 不确定性推理方法之二——证据理论 3.4 主观Bayes方法和证据理论的比较 3.5 小结第4章多传感器信息融合系统功能和结构模型 4.1 信息融合系统的功能模型 4.2 信息融合系统的结构模型 4.3 信息融合技术在军事上的应用举例 4.4 小结第5章分布式检测与融合 5.1 引言 5.2 局部判决融合规则设计 5.3 并行结构中的分布检测与融合 5.4 串行结构中的分布检测与融合 5.5 带反馈并联网络中的分布检测与融合 5.6 分布式CFAR检测 5.7 小结第6章集中式多传感器综合跟踪算法 6.1 引言 6.2 多传感器联合概率数据互联算法 6.3 多传感器多目标跟踪的广义S维分配算法 6.4 多雷达综合跟踪 6.5 小结第7章分布式多传感器信息融合中的统计航迹关联算法 7.1 引言 7.2 加权和修正航迹关联算法 7.3 序贯航迹关联算法 7.4 统计双门限航迹关联算法 7.5 邻域和K近邻域航迹关联算法 7.6 修正的K近邻域航迹关联算法 7.7 多局部节点情况下的统计航迹关联算法 7.8 统计航迹关联算法性能分析 7.9 在空中交通管制中的应用 7.10 比较与总结第8章分布式多传感器信息融合中的模糊航迹关联算法 8.1 引言 8.2 模糊因素集与隶属度函数 8.3 模糊因素的确定与模糊集A的动态分配 8.4 模糊双门限航迹关联算法 8.5 基于模糊综合函数的航迹关联算法 8.6 多因素模糊综合决策航迹关联算法 8.7 多局部节点情况下的模糊航迹关联算法 8.8 模糊航迹关联算法的性能分析 8.9 小结第9章雷达和ESM数据关联 9.1 引言 9.2 等样本容量下的雷达和ESM航迹关联 9.3 不等样本容量下基于统计理论的雷达和ESM航迹关联 9.4 不等样本容量下基于模糊综合分析的雷达与ESM航迹关联 9.5 动态和属性信息在雷达和ESM数据关联中的应用 9.6 小结第10章红外传感器目标跟踪及雷达一红外融合跟踪 10.1 引言 10.2 基于修正球坐标系的红外目标跟踪 10.3 基于定向概率数据互联滤波（DPDAF）的红外目标跟踪 10.4 基于红外传感器的机动检测 10.5 基于图像质心位置和质心位移测量的红外目标跟踪 10.6 基于最优数据压缩的雷达和红外融合目标跟踪 10.7 基于多传感器概率数据互联滤波（MSPDAF）的雷达和红外融合跟踪 10.8 基于IMM/MSPDAF的雷达和红外融合跟踪 10.9 小结 …… 第11章多传感器信息融合中的状态估计第12章多传感器信息融合中的航迹文件管理第13章利用属性融合技术识别雷达辐射源第14章多传感器目标识别融合模型第15章回顾、建议与展望参考文献英文缩写对照表

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多传感器多源信息融合理论及应用: 标签：多传感器信息融合; 积分：2 类型：技术文档上传者：走马观花上传时间：2024-09-25; 简介：《多传感器多源信息融合理论及应用》是关于多传感器多源信息融合理论与应用的一本专著，主要汇集了作者近年来在多源信息融合基础理论与方法、目标状态估计、随机集理论等方面的研究成果，同时也详细介绍了信息融合的相关基本概念、结构和功能模型、主要研究方法。《多传感器多源信息融合理论及应用》涉及的理论和方法有多源信息融合系统模型、估计和滤波理论、信息分类方法、分布式信息融合、异步信息融合、多目标跟踪、机动目标跟踪、纯方位跟踪、随机集理论等。另外，为了进一步说明书中的相关算法和模型，最后给出了两个信息融合方法的应用实例。

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多传感器数据融合手册：理论与实践: 标签：多传感器数据融合; 积分：2 类型：技术文档上传者：走马观花上传时间：2024-09-25; 简介：书名：《Handbook of Multisensor Data Fusion: Theory and Practice, Second Edition》作者：Martin Liggins, David Hall, James Llinas 《多传感器数据融合手册：理论与实践》第二版代表了信息融合扩展到网络中心架构领域的最新概念和理论。它反映了分布式和检测融合、复杂应用中的情境和影响意识以及人类认知概念的新发展。在世界领先的融合专家的贡献下，第二版扩展到 31 个章节，涵盖了推动该领域发展的基础理论和前沿发展。

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GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理: 标签：传感器; 积分：2 类型：技术文档上传者：sigma上传时间：2022-03-20; 简介：《GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理(第二版)》介绍了惯性传感器原理；惯性导航；卫星导航系统（涵盖GPS，GLONASS，GALILEO等）；卫星导航处理；先进卫星导航技术；陆地无线电导航；航迹推算、姿态高度测量；特征匹配；组合导航系统原理及分析。主要内容包括：惯性/卫星组合（组合结构、建模）；惯性导航对准与零速修正；多传感器组合导航；故障检测与完整性监测。第1 章绪论 1 1.1 基本概念 1 1.2 航位推算 5 1.3 直接定位 6 1.3.1 直接定位方法 6 1.3.2 基于信号的定位 10 1.3.3 环境特征匹配 12 1.4 导航系统 14 1.4.1 需求 14 1.4.2 场景 15 1.4.3 组合 16 1.4.4 辅助 16 1.4.5 协助与协同 17 1.4.6 故障检测 17 1.5 本书概要 18 参考文献 20 第2 章坐标系,运动学和地球 21 2.1 坐标系 21 2.1.1 地心惯性坐标系 23 2.1.2 地心地固坐标系 24 2.1.3 当地导航坐标系 25 2.1.4 当地切平面坐标系 26 2.1.5 载体坐标系 26 2.1.6 其他坐标系 27 2.2 姿态、旋转和投影轴系变换 28 2.2.1 欧拉角姿态表示 30 2.2.2 坐标转换矩阵 32 2.2.3 四元数姿态表示 36 2.2.4 旋转矢量 38 2.3 运动学 39 2.3.1 角速度 40 2.3.2 笛卡儿位置 42 2.3.3 速度 43 2.3.4 加速度 44 2.3.5 相对于旋转参考坐标系的运动 45 2.4 地球表面形状和重力模型 47 2.4.1 地球表面椭球模型 48 2.4.2 曲线坐标系位置表示 50 2.4.3 位置变换 54 2.4.4 大地水准面、垂线高度和地球潮汐 56 2.4.5 投影坐标系 57 2.4.6 地球自转 59 2.4.7 比力、地心引力和重力 59 2.5 坐标系变换 64 2.5.1 惯性系和地球系间转换 64 2.5.2 地球系和当地导航坐标系间转换 65 2.5.3 惯性系和当地导航坐标系间转换 66 2.5.4 地球和当地切平面坐标系 66 2.5.5 导航结果的转换 67 参考文献 68 参考书目 69 第3 章卡尔曼滤波 70 3.1 介绍 70 3.1.1 卡尔曼滤波的要素 71 3.1.2 卡尔曼滤波的流程 73 3.1.3 卡尔曼滤波的应用 74 3.2 算法和模型 75 3.2.1 定义 75 3.2.2 卡尔曼滤波算法 79 3.2.3 系统模型 83 3.2.4 观测模型 86 3.2.5 卡尔曼滤波特性和状态可观测性 89 3.2.6 闭环卡尔曼滤波 91 3.2.7 序贯观测更新 92 3.3 卡尔曼滤波实现中的问题 93 3.3.1 参数调整和算法稳定性 93 3.3.2 算法设计 95 3.3.3 数值计算问题 97 3.3.4 时间同步 98 3.3.5 卡尔曼滤波设计过程 101 3.4 卡尔曼滤波的扩展 101 3.4.1 扩展和线性化卡尔曼滤波 101 3.4.2 UKF 104 3.4.3 时间相关噪声 106 3.4.4 自适应卡尔曼滤波 107 3.4.5 多假设滤波 108 3.4.6 卡尔曼平滑 111 3.5 粒子滤波 113 参考文献 116 第4 章惯性传感器 118 4.1 加速度计 120 4.1.1 摆式加速度计 121 4.1.2 振梁式加速度计 123 4.2 陀螺仪 124 4.2.1 光学陀螺 124 4.2.2 振动陀螺 128 4.3 惯性测量单元 129 4.4 误差特性 132 4.4.1 零偏 133 4.4.2 比例因子和交叉耦合误差 135 4.4.3 随机噪声 137 4.4.4 深层误差源 138 4.4.5 振动导致的误差 140 4.4.6 误差模型 141 参考文献 142 第5 章惯性导航 144 5.1 惯性导航介绍 145 5.2 惯性系导航方程 148 5.2.1 姿态更新 149 5.2.2 比力坐标转换 150 5.2.3 速度更新 151 5.2.4 位置更新 151 5.3 地球系导航方程 152 5.3.1 姿态更新 153 5.3.2 比力坐标转换 153 5.3.3 速度更新 154 5.3.4 位置更新 154 5.4 当地导航系导航方程 155 5.4.1 姿态更新 155 5.4.2 比力坐标转换 157 5.4.3 速度更新 157 5.4.4 位置更新 158 5.4.5 游动方位导航实现 159 5.5 导航方程的优化 161 5.5.1 精确姿态更新 162 5.5.2 精确比力坐标转换 165 5.5.3 精确速度和位置更新 166 5.5.4 传感器采样周期和振动的影响 167 5.5.5 折中设计 172 5.6 初始化和对准 173 5.6.1 位置和速度初始化 174 5.6.2 姿态初始化 174 5.6.3 精对准 179 5.7 惯性导航系统误差传播 180 5.7.1 短时间直线运动误差传播 182 5.7.2 中、长时间导航误差传播 186 5.7.3 与机动相关的误差 190 5.8 旋转调制IMU 192 5.9 非完整IMU 193 参考文献 193 第6 章航位推算,姿态和高度测量 195 6.1 姿态测量 195 6.1.1 地磁定向 195 6.1.2 航海陀螺罗经 199 6.1.3 捷联偏航轴陀螺 200 6.1.4 由轨迹确定航向 201 6.1.5 组合航向确定 202 6.1.6 加速度计调平和倾斜传感器 203 6.1.7 地平线敏感欲法 204 6.1.8 姿态航向参考系统 2056.2 高度和深度测量 206 6.2.1 气压高度计 206 6.2.2 深度压力传感器 207 6.2.3 雷达高度计 208 6.3 里程计 209 6.3.1 线性里程计 210 6.3.2 差分里程计 213 6.3.3 里程计和非完整IMU 组合 214 6.4 步行航位推算 215 6.5 多普勒雷达和声纳 219 6.6 其他航位推算技术 223 6.6.1 基于相关的速度测量 223 6.6.2 大气数据 223 6.6.3 船速仪 223 参考文献 224 第7 章无线电定位原理 228 7.1 无线电定位的结构和方法 228 7.1.1 自身定位和遥测定位 228 7.1.2 相对定位 230 7.1.3 邻近定位 231 7.1.4 测距定位 232 7.1.5 测角定位 241 7.1.6 模式匹配 243 7.1.7 多普勒定位 246 7.2 定位信号 247 7.2.1 调制类型 248 7.2.2 无线电频谱 249 7.3 用户设备 250 7.3.1 结构 250 7.3.2 信号的同步测量 251 7.3.3 基于测距信息的定位计算 253 7.4 传播、误差源和定位精度 257 7.4.1 对流层、电离层和地面传播影响 257 7.4.2 衰减、反射、多路径和散射 259 7.4.3 分辨率、噪声和跟踪误差 260 7.4.4 发射机位置和时间误差 262 7.4.5 信号几何分布的影响 262 参考文献 267 第8 章 GNSS 基本原理、信号及星座 269 8.1 卫星导航的基础 269 8.1.1 GNSS 的结构 270 8.1.2 信号与测距 272 8.1.3 定位 276 8.1.4 误差源和性能的限制 278 8.2 系统 280 8.2.1 全球定位系统GPS 281 8.2.2 GLONASS 282 8.2.3 Galileo 282 8.2.4 “北斗冶导航系统(Beidou) 283 8.2.5 区域导航系狱统 283 8.2.6 增强系统 283 8.2.7 系统的兼容性 285 8.3 GNSS 信号 286 8.3.1 信号类型 287 8.3.2 全球定位系统GPS 289 8.3.3 GLONASS 292 8. 3. 4 Galileo 293 8.3.5 北斗 296 8.3.6 区域导航系统 296 8.3.7 增强系统 297 8.4 导航电文信息 297 8.4.1 GPS 298 8.4.2 GLONASS 299 8.4.3 Galileo 299 8.4.4 SBAS 300 8.4.5 时间基准同步 300 8.5 卫星轨道和几何分布 300 8.5.1 卫星的轨道 301 8.5.2 卫星位置和速度 303 8.5.3 距离、距离率及视线矢量 309 8.5.4 仰角和方位角 313 参考文献 314 第9 章 GNSS:用户设备信号处理和误差 317 9.1 接收机硬件及天线 318 9.1.1 天线 318 9.1.2 参考晶振 319 9.1.3 接收机的前端 320 9.1.4 基带信号处理 323 9.2 测距处理器 334 9.2.1 捕获 334 9.2.2 码跟踪 339 9.2.3 载波跟踪 344 9.2.4 跟踪锁定检测 350 9.2.5 导航电文解调 351 9.2.6 载波功率噪声密度比测量值 352 9.2.7 伪距、伪距率及载波相位测量值 352 9.3 测距误差源 354 9.3.1 星历预测和卫星时钟误差 355 9.3.2 电离层和对流层传播误差 356 9.3.3 跟踪误差 360 9.3.4 多路径、非视线和衍射 365 9.4 导航处理器 370 9.4.1 单点导航定位解算 372 9.4.2 滤波的导航定位解算 376 9.4.3 信号的几何分布和导航定位解精度 387 9.4.4 定位误差预算 392 参考文献 394 第10 章卫星导航先进技术 398 10.1 差分GNSS 398 育 10.1.1 GNSS 误差的空间与时间相关 399 10.1.2 局域和区域 DGNSS 399 10.1.3 广域DGNSS 与精密单点定位 401 10.1.4 相对GNSS 401 10.2 动态实时载波相位定位与定姿 402 10.2.1 距离增量累积观测定位原理 403 10.2.2 利用双差ADR 进行单历元导航解算 406 10.2.3 基于几何的整周模糊度解算 407 10.2.4 多频整周模糊度解算 408 10.2.5 GNSS 姿态确定 409 10.3 干扰抑制与弱信号处理 411 10.3.1 干扰源、干扰与衰减 411 10.3.2 天线系统 412 10.3.3 接收机前端滤波 413 10.3.4 扩展距离跟踪 413 10.3.5 接收机敏感性 414 10.3.6 联合捕获与跟踪 415 10.3.7 矢量跟踪 415 10.4 多径干扰抑制与非视线接收 417 10.4.1 天线技术 418 10.4.2 接收机技术 418 10.4.3 导航处理器技术 419 10.5 辅助、协助与轨道预测 420 10.5.1 捕获辅助与速度辅助 421 10.5.2 辅助的 GNSS 422 10.5.3 轨道预报 422 10.6 阴影匹配 423 参考文献 424 第11 章中远程无线电导航 431 11.1 航空导航系统 431 11.1.1 距离测量设备 431 11.1.2 距离- 方位系统 436 11.1.3 全向信标 438 11.1.4 JTIDS/ MIDS 相对导航 438 11.1.5 未来航空导航系统 438 11.2 增强型罗兰 439 11.2.1 信号 439 11.2.2 用户设备与定位 441 11.2.3 误差源 443 11.2.4 差分罗兰 444 11.3 手机定位 445 11.3.1 邻近与模式匹配 446 11.3.2 测距 446 11.4 其他系统 447 11.4.1 铱星定位 447 誉 11.4.2 航海无线电信标 448 11.4.3 AM(调幅)无线电广播 448 11.4.4 FM(调频)无线电广播 449 11.4.5 数字电视与广播 449 11.4.6 通用无线电定位 450 参考文献 450 第12 章近距离定位 454 12.1 伪卫星 454 12.1.1 带内伪卫星 454 12.1.2 Locata 与Terralite XPS 455 12.1.3 室内消息系统 455 12.2 超宽带 455 12.2.1 调制方案 457 12.2.2 信号对时 458 12.2.3 定位 459 12.3 近距离通信系统 460 12.3.1 无线局域网络 (Wi - Fi) 460 12.3.2 无线私人区域网络 461 12.3.3 射频识别 462 12.3.4 低功耗蓝牙 462 12.3.5 专用近距离通信 463 12.4 水下声学定位 463 12.5 其他定位技术 465 12.5.1 无线电 465 12.5.2 超声 466 12.5.3 红外 466 12.5.4 光学 466 12.5.5 磁 466 参考文献 467 第13 章环境特征匹配 470 13.1 地图匹配 472 13.1.1 数字公路地图 473 13.1.2 道路路段识别 473 13.1.3 道路定位 478 13.1.4 铁路地图匹配 479 13.1.5 行人地图匹配 479 13.2 地形参考导航 481 13.2.1 序贯处理 482 13.2.2 批处理 483 13.2.3 性能 485 13.2.4 激光TRN 486 13.2.5 声纳TRN 487 13.2.6 气压TRN 487 13.2.7 地形数据库高度辅助 487 13.3 基于图像的导航 488 13.3.1 图像传感器 489 13.3.2 图像特征比较 491 13.3.3 用单个特征的位置修正 493 13.3.4 整体图像匹配的位置修正 495 13.3.5 视觉里程计 496 13.3.6 特征跟踪 497 13.3.7 恒星导航 498 幡 13.4 其他特征匹配技术 499 13.4.1 重力梯度测量 500 13.4.2 地磁场异常 501 13.4.3 太空X 射线源 501 参考文献 502 第14 章 INS / GNSS 组合导航 507 14.1 组合结构 509 14.1.1 惯性导航参数校正 509 14.1.2 松耦合组合导航 513 14.1.3 紧耦合 514 14.1.4 GNSS 辅助 515 14.1.5 深组合 518 14.2 系统模型与状态选择 520 14.2.1 状态选择与可观性 520 14.2.2 惯性系中的INS 误差状态传播 523 14.2.3 地球系中的INS 误差状态传播 527 14.2.4 当地导航坐标系下的INS 误差状态传播 529 14.2.5 附加的IMU 误差状态 533 14.2.6 INS 系统噪声 534 14.2.7 GNSS 状态传播与系统噪声 537 [1] 14.2.8 状态初始化 538 14.3 测量模型 540 14.3.1 松耦合组合导航 542 14.3.2 紧耦合组合导航 545 14.3.3 深耦合组合导航 549 14.3.4 姿态与仪表误差的估计 556 14.4 关于INS/ GNSS 组合的进一步讨论 557 14.4.1 差分GNSS 557 14.4.2 载波相位定位 557 14.4.3 GNSS 姿态 559 14.4.4 大航向角误差 561 14.4.5 IMU 高级误差建模 562 14.4.6 平滑 563 参考文献 563 第15 章 INS 对准、零速修正与运动约束 568 15.1 传递对准 568 15.1.1 传统测量匹配 570 15.1.2 快速传递对准 572 15.1.3 参考导航系统 573 15.2 准静态对准 574 15.2.1 粗对准 574 15.2.2 精对准 576 15.3 零速修正 577 15.3.1 静止检测 578 羽愈喻 15.3.2 零速修正 579 15.3.3 零角速率修正 579 15.4 运动约束 580 15.4.1 陆地车辆约束 580 15.4.2 步行约束 582 15.4.3 舰船约束 583 参考文献 583 第16 章多传感器组合导航 586 16.1 组合结构 586 16.1.1 级联单点组合 587 16.1.2 单点集中组合 589 16.1.3 级联滤波组合 590 16.1.4 集中滤波组合 591 16.1.5 联邦式滤波结构 593 16.1.6 混合组合结构 596 16.1.7 采用预测的全状态卡尔曼滤波器 596 16.1.8 误差状态卡尔曼滤波 599 16.1.9 主模式与备份模式 600 16.1.10 场景自适应模式 601 16.2 航迹推算、姿态和高度测量 603 16.2.1 姿态 604 16.2.2 高度和深度 609 16.2.3 里程计 609 16.2.4 基于步距检测的步行航位推算 613 16.2.5 多普勒雷达和声纳 616 16.2.6 视觉里程计与地形参考航迹推算 617 16.3 定位型测量 617 16.3.1 位置测量的组合 618 16.3.2 测距组合 620 16.3.3 测角组合 625 16.3.4 定线组合 628 16.3.5 多值测量的处理 629 16.3.6 特征跟踪与地图创建 630 16.3.7 对定位系统的辅助 632 参考文献 632 第17 章故障检测、完好性监测与测试 634 17.1 故障模式 635 17.1.1 惯性导航 635 17.1.2 航迹推算、姿态和高度测量 635 17.1.3 GNSS 635 17.1.4 陆基无线电导航 636 17.1.5 环境特征匹配与跟踪 636 17.1.6 组合算法 637 17.1.7 场景 637 17.2 范围检查 637 愈峪 17.2.1 传感器输出 638 17.2.2 导航参数 638 17.2.3 卡尔曼滤波器估计 638 17.3 卡尔曼滤波器测量新息 639 17.3.1 新息滤波 639 17.3.2 新息序列监测 641 17.3.3 对有偏状态估计的补救 642 17.4 直接一致性检查 643 17.4.1 测量一致性检查与RAIM 645 17.4.2 多并行参数 647 17.5 基于基础设施的完好性监测 650 17.6 参数保护与性能需求 651 17.7 测试 654 17.7.1 现场试验 654 17.7.2 记录数据测试 655 17.7.3 实验室测试 656 17.7.4 软件仿真 656 参考文献 656 第18 章应用和发展趋势 659 18.1 设计与开发 659 18.2 航空 661 18.3 制导武器和小型无人机 662 18.4 地面车辆应用 663 18.5 轨道导航 664 18.6 海洋导航 665 18.7 水下导航 666 18.8 航天器导航 667 18.9 步行导航 668 18.10 其他应用 669 18.11 未来趋势 670 参考文献 671 MATLAB 仿真软件指南 673 M.1 简介 673 M.2 示范性脚本文件 674 M.3 导航仿真主函数 677 M.4 通用导航函数 678 M.5 工具函数 680 M.6 运动轨迹 681 M.7 导航误差文件格式 682 附录 684 重要符号列表 684 首字母缩略词和缩略语 693 光盘 700 《GNSS 技术和应用丛书》介绍 704\"

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自主无人系统的智能环境感知技术: 标签：环境感知无人系统; 积分：2 类型：技术文档上传者：走马观花上传时间：2024-09-25; 简介：书名：《Environmental Perception Technology for Unmanned Systems》作者：Xin Bi 本书重点讲述无人系统环境感知原理与技术。随着自动控制、信息感知等新一代信息技术的快速发展，新一代机器人与无人系统也将呈现出新的发展态势。本书首先回顾了自主系统的发展历程，随后介绍了传感器的技术特点和主要技术，最后介绍了自主路径规划、智能感知、不确定条件下的自主控制技术等方面的内容。本书首次系统地介绍了自主系统信息感知的核心技术。

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多传感器图像融合技术及应用: 标签：图像融合; 积分：2 类型：技术文档上传者：aerobotics上传时间：2024-07-18; 简介：《多传感器图像融合技术及应用》以图像融合技术的发展历程为主线，系统介绍了图像融合的基本概念、融合原理、融合方法、最新研究进展及应用实例。全书共11章。第1～3章介绍了图像融合的研究现状及存在的问题、图像融合的预处理方法、源图像的成像特性及图像融合的性能评价；第4～9章系统介绍了各种图像融合方法，其中包括早期各种简单的图像融合方法、基于金字塔变换的图像融合方法、基于小波变换的图像融合方法、基于多小波变换的图像融合方法、基于无下采样Contourlet变换的图像融合方法以及基于Shearlet变换的图像融合方法等；第10章结合图像融合的具体应用实例介绍了图像融合的应用；11章对图像融合技术研究的最新进展进行了介绍。《多传感器图像融合技术及应用》着重介绍图像融合技术中最基本和最成熟的方面，并在一定程度上反映了国内外学者的当前工作。

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多传感器数据融合——算法，结构设计与应用: 标签：汽车电子传感器; 积分：2 类型：应用文档上传者：CMOS上传时间：2024-09-03; 简介：作者是[法]Hassen、Fourati 包含了来自于不同学科的很新数据融合概念和技术。由世界靠前的融合领域研究者和学者贡献，全书共34章，大致分为两部分，涵盖了基础理论和很近的理论进展，以及多传感器数据融合应用。每章自身完整，可单独或者与书中其他章节相结合阅读。在部分中，至23章致力于多传感器数据融合算法设计方面优选水准和新的进展，提供了很优融合和多传感器滤波方面的新材料和成果。在第2部分，第24到34章主要展示多传感器数据融合在不同领域的发展，比如医疗应用、导航、交通（流量）分析等。

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多传感器数据融合：简介: 标签：数据融合多传感器; 积分：2 类型：技术文档上传者：走马观花上传时间：2024-09-25; 简介：书名：《Multi-Sensor Data Fusion: An Introduction》作者：H.B. Mitchell 本教材全面介绍了多传感器数据融合的理论和技术。本书旨在自成体系。本书不要求读者具备多传感器数据融合方面的任何知识，但建议读者熟悉线性代数、微积分和简单概率论的基本工具。

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自动驾驶中的多传感器融合：调查: 标签：自动驾驶多传感器融合; 积分：2 类型：应用文档上传者：走马观花上传时间：2024-09-25; 简介：本文主要讨论近年来自动驾驶中多传感器融合的不同策略。分析了常规传感器的性能和多传感器融合的必要性，包括雷达、激光雷达、摄像头、超声波、GPS、IMU、V2X。根据最新研究中的差异，我们将融合策略分为四类并指出了一些不足之处。传感器融合主要用于多目标跟踪和环境重建。讨论了多目标跟踪中建立运动模型和数据关联的方法。论文最后分析了当前研究中的不足，并提出了未来进一步改进的建议。通过本次研究，我们希望分析自动驾驶过程中多传感器融合的现状，并提供更高效、更可靠的融合策略。

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信息融合：机器学习方法: 标签：信息融合机器学习; 积分：2 类型：技术文档上传者：走马观花上传时间：2024-09-25; 简介：书名：《Information Fusion: Machine Learning Methods》作者：Jinxing Li, Bob Zhang, David Zhang 本书概述了信息融合技术、最新技术及其应用。它涵盖了基于不同技术的各种基本信息融合方法，包括稀疏/协作表示、核策略、贝叶斯模型、度量学习、权重/分类器方法和深度学习。书中还介绍了这些提出的融合方法的典型应用，包括图像分类、领域适应、疾病检测、图像恢复等。本书将使计算机视觉、模式识别、生物识别应用等领域的所有研究人员、专业人士和研究生受益。此外，它还为跨学科研究提供了宝贵的资源。