多源融合室内外无缝定位模型研究
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作者刘飞,张继贤,王坚
出版社武汉大学出版社
ISBN9787307221512
出版时间2021-03
装帧平装
开本16开
定价39元
货号11013231
上书时间2024-05-11
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作者简介
刘飞，男，1987年9月生，博士，副研究员、注册测绘师、系统集成项目管理工程师。主要从事无人机测绘、导航与位置服务方面的研究。发表SCI论文6篇，EI论文3篇，核心期刊论文10余篇，授权发明专利6项，参加国家重点研发计划等国家级科研项目5项，参加或主持无人机测绘、定位导航方面项目等近20余项。获测绘科技进步奖等省部级奖项4项。
目录
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 本书的结构
第2章 室内外无缝定位理论模型研究
2.1 最小二乘估计
2.2 线性卡尔曼滤波模型
2.3 非线性卡尔曼滤波模型
2.4 常用坐标系统
2.5 实验分析
2.6 本章小结
第3章 UWB／GNSS室内外无缝定位基准构建方法研究
3.1 室内外无缝定位基准构建方法
3.2 UWB自组网室内定位基准构建方法
3.3 实验分析
3.4 本章小结
第4章 GNSS／INS／Odometer紧组合室外定位模型研究
4.1 GNSS／INS紧组合定位模型
4.2 动态零速约束模型
4.3 INS／里程计组合导航模型
4.4 实验分析
4.5 本章小结
第5章 基于改进抗差EKF的UWB室内定位模型研究
5.1 UWB室内TOA定位原理
5.2 基于RBF神经网络的uwB测距误差改正模型
5.3 改进的抗差EKF UWB定位模型
5.4 实验分析
5.5 本章小结
第6章 基于UWB／PDR／地图融合的室内定位模型研究
6.1 基于Tukey权因子最小二乘UWB定位模型
6.2 PDR定位模型
6.3 UWB／PDR／地图融合定位模型
6.4 实验分析
6.5 本章小结
第7章 基于CKF的UWB／INS非视距室内定位模型研究
7.1 状态方程
7.2 观测方程
7.3 INS导航方程
7.4 实验分析
7.5 本章小结
第8章 顾及尺度因子的UWB／视觉融合室内定位模型研究
8.1 视觉成像原理
8.2 单目ORB-SLAM定位模型
8.3 UWB／视觉融合定位模型
8.4 实验分析
8.5 本章小结
第9章 编码图形辅助的单像室内定位模型研究
9.1 编码图形定位
9.2 单像室内定位模型
9.3 实验分析
9.4 本章小结
第10章 结论与展望
10.1 结论
10.2 创新点
10.3 展望
参考文献
内容摘要
本书共有十章组成，章绪论。第二章研究了室内外无缝定位理论模型。第三章提出了一种基于UWB/GNSS技术的覆盖区域、现场和室内的三级室内外无缝定位基准构建方法，用于保障GNSS定位盲环境且兼顾应急情况下的室内外定位基准需求。第四章通过GNSS/INS/Odometer融合定位模型研究，解决了高楼林立街道、立体交通、长距离隧道、树洞街道等复杂的城市环境高精度、高连续和高可靠性导航定位问题。第五章基于改进抗差EKF的UWB室内定位模型，解决了UWB测距受到室内非视距、多路径等影响测距和定位精度等的问题。第六章提出了一种UWB、PDR和地图融合高精度室内定位模型，利用三种数据相互取长补短的优势，实现了具备保证定位基准、高频率、高精度室内定位。第七章提出了一种基于CKF算法的UWB/INS融合定位模型，在室内非视距环境下定位，可以消除由于UWB信号受到遮挡而产生的多路径和非视距效应。第八章提出了一种顾及尺度因子的UWB/视觉融合定位模型，解决了单目视觉SLAM存在着尺度漂移、由于环境因素影响频繁初始化，导致定位不连续等问题。第九章提出了一种编码图形辅助的单像室内定位模型，可以以单幅影像为基础，解算出摄像机在摄影时刻所处的位置。第十章结论与展望。
精彩内容
本书共有十章组成，第一章绪论。第二章研究了室内外无缝定位理论模型。第三章提出了一种基于UWB/GNSS技术的覆盖区域、现场和室内的三级室内外无缝定位基准构建方法，用于保障GNSS定位盲环境且兼顾应急情况下的室内外定位基准需求。第四章通过GNSS/INS/Odometer融合定位模型研究，解决了高楼林立街道、立体交通、长距离隧道、树洞街道等复杂的城市环境高精度、高连续和高可靠性导航定位问题。第五章基于改进抗差EKF的UWB室内定位模型，解决了UWB测距受到室内非视距、多路径等影响测距和定位精度等的问题。第六章提出了一种UWB、PDR和地图融合高精度室内定位模型，利用三种数据相互取长补短的优势，实现了具备绝对定位基准、高频率、高精度室内定位。第七章提出了一种基于CKF算法的UWB/INS融合定位模型，在室内非视距环境下定位，可以消除由于UWB信号受到遮挡而产生的多路径和非视距效应。第八章提出了一种顾及尺度因子的UWB/视觉融合定位模型，解决了单目视觉SLAM存在着尺度漂移、由于环境因素影响频繁初始化，导致定位不连续等问题。第九章提出了一种编码图形辅助的单像室内定位模型，可以以单幅影像为基础，解算出摄像机在摄影时刻所处的位置。第十章结论与展望。
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