imu和lidar数据如何融合
时间: 2023-07-29 09:06:26 浏览: 207
浙大开源的Lidar IMU标定工具,适配了自己的数据集。.zip
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IMU(惯性测量单元)和Lidar(激光雷达)是常用的传感器,它们各自具有不同的测量特性和精度,通过融合可以获得更加准确的位置和姿态信息。
IMU测量的是加速度和角速度,可以通过积分计算出位置和姿态信息。但IMU存在漂移等误差,容易导致位置和姿态信息的累计误差。Lidar通过激光束扫描获取环境的三维信息,可以获得高精度的位置和姿态信息,但受到环境光线等因素的影响。
将IMU和Lidar数据融合可以充分利用两者的优势,提高位置和姿态信息的精度和鲁棒性。常见的融合方法包括扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。其中EKF是一种基于线性化模型的卡尔曼滤波方法,UKF是一种基于非线性模型的卡尔曼滤波方法。在融合过程中,IMU和Lidar数据需要进行时间对齐和坐标系转换,以确保数据的一致性。
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