惯性/天文组合导航文献哪里找
时间: 2023-10-30 11:07:06 浏览: 38
您可以在学术搜索引擎(如Google Scholar、百度学术、CNKI等)中搜索相关关键词,如“Inertial/Astronomical Navigation”,“惯性/天文组合导航”,以及“文献”等,来查找相关的文献。此外,您也可以在相关领域的学术期刊、会议论文集、专业书籍等出版物中查找相关文献。
相关问题
newton惯性/卫星组合导航
根据引用中的描述,newton惯性/卫星组合导航是一种基于图优化的综合导航系统,利用全球导航卫星系统(GNSS)、惯性导航系统(INS)和光探测测距(LiDAR)等信息进行导航定位。该系统通过融合GNSS位置、惯性测量单元(IMU)预积分结果和三维概率图的相对位姿信息进行图优化匹配,采用滑动窗口方法来保证计算量不随时间增加。实验结果表明,与其他现有的GNSS/INS/LiDAR方法相比,该组合导航系统能够有效提高导航定位精度,并在GNSS信号衰减或中断的情况下减轻导航误差。
引用中提到,Apollo目前只支持星网宇达Newton-M2驱动来读取组合导航发送的数据并进行解析。
引用中列举了一系列发布的导航数据话题,包括GNSS原始数据、卫星导航状态、大地坐标系下的GNSS定位信息、ENU坐标系下的IMU消息、惯性导航状态等。
综上所述,newton惯性/卫星组合导航是一种利用GNSS、INS和LiDAR等信息进行导航定位的系统,通过融合不同传感器的数据进行图优化匹配来提高导航精度,并且在Apollo中使用星网宇达Newton-M2驱动来读取和解析组合导航数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [lidar/imu组合slam相关文章](https://blog.csdn.net/weixin_44724806/article/details/127066656)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Apollo详解之驱动模块———组合导航驱动](https://blog.csdn.net/weixin_49024732/article/details/118757420)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
调研卫星/惯性组合导航滤波算法
卫星/惯性组合导航滤波算法是一种将卫星导航和惯性导航相结合的导航方式,可以提高导航的精度和可靠性。其中,滤波算法是卫星/惯性组合导航中的重要环节,用于对导航数据进行处理和优化,以提高导航精度和可靠性。
常见的卫星/惯性组合导航滤波算法包括卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法等。其中,卡尔曼滤波算法是一种线性滤波算法,适用于线性系统;扩展卡尔曼滤波算法是一种非线性滤波算法,适用于非线性系统;无迹卡尔曼滤波算法是一种基于卡尔曼滤波算法的非线性滤波算法,可以更好地处理非线性系统。
除了卡尔曼滤波算法,还有一些其他的滤波算法,例如粒子滤波算法、平滑处理算法等。这些算法都有各自的优缺点,需要根据具体的应用场景进行选择。
总之,卫星/惯性组合导航滤波算法是一种重要的导航方式,可以提高导航的精度和可靠性。在具体应用中,需要根据实际情况选择合适的滤波算法,并进行优化和改进。