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用于开源OpenPilot的GPS融合INS解决方案 评分:

用于开源OpenPilot的GPS融合INS解决方案,openpilot 是一个开源的自动驾驶(驾驶代理),它实行 Hondas 和 Acuras 的自适应巡航控制(ACC)和车道保持辅助系统(LKAS)的功能。基于INS+GPS的组合导航扩展卡尔曼(EKF)滤波,广泛使用在车载系统和导弹,无人机系统的精确定位
2018-05-14 上传大小:76KB
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几个大的车载开源平台
GPS和IMU(惯导)在无人驾驶中的应用
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GPS_INS位置组合Matlab仿真源码

GPS/INS位置组合输出校正Matlab仿真 文件说明: s_GPS_INS_position_sp_demo.m 组合主文件 kalman_GPS_INS_position_sp_NFb.m 卡尔曼滤波程序 ode500.mat 飞机飞行轨迹与INS输出数据 将三个文件放到同一个文件夹中,运行主文件即可。 希望对此方向的初学者有所帮助。 另附仿真结果。说明:仿真结果用的数据文件时间为3h,附的数据文件时间为500s。

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GPS/INS组合导航matlab实现

组合导航,GPS/INS,MATLAB程序

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IMU 24位置补偿标定模型源代码

IMU 24位置标定补偿模型 代码包含陀螺仪及加速度计各类误差的标定补偿方法

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Adas常用实验仪器和设备:RT3000/RTrange/IMU/INS/RTK等
GPS_INS组合导航定位及其应用

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pdr+gps融合导航

针对Android 终端设备内置卫星接收模块在城市峡谷和室内环境获取位置信息因信号的衰减、干扰和遮挡等无法准确提供方位信息的现状,该文提出一种航迹推算(PDR)与GPS 行人组合导航方法。采用卡尔曼滤波算法对航迹推算和GPS 定位信息进行融合处理,有效克服了PDR 航向误差随时间累积的问题。基于JAVA 语言开发Android 终端系统的数据库层、业务逻辑层及UI 界面层并完成系统调试。对比性实验结果表明,测试距离206 m 后获取的GPS与PDR 分别解算的位置误差为4.1 和8.1 m,论文提出的PDR 与GPS 融合滤波解算的位置误差小于3.2 m,定位精度在使用较少传感器的情况下达到较

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使用EKF融合odometry及imu数据
惯性导航系统INS与GPS
GPS_INS组合导航定位及其应用_董绪荣

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GPS_INS位置组合程序

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基于GPS轨迹数据的拥堵路段预测

基于真实的 GPS 轨迹数据,对城市拥堵路段进行预测. 在此过程中,摒弃传统的基于交通流预 测和拥堵识别的方法,提出一种新的基于拥堵向量和拥堵转移矩阵的拥堵路段预测方法. 该方法同时考虑路 段拥堵的时间周期性和时空相关性,通过对出租车 GPS 轨迹数据进行挖掘和训练,建立拥堵向量和拥堵转移 矩阵,实现对拥堵路段的预测. 真实数据集上的实验验证了所提的拥堵路段预测方法的有效性.

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GPS和INS联合导航MATLAB程序

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基于DSP开发的GPS INS组合定位系统,INS采用ADIS,GPS采用Bblox.

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GPS轨迹数据集,用于深度学习的模型训练,数据集里有GPS轨迹数据和标签。

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GPS导航误差算法

GPS与INS之间的误差描述

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