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卡尔曼滤波
- 简明地介绍了卡尔曼滤波器的原理，为实现卡尔曼数据融合提供了理论支撑
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- 采用卡尔曼滤波器对系统的俯仰角、 滚转角和航向角的误差进行最优估计；设计数据融合的判别准则，并根据判据的判断结果调整卡尔曼 滤波器中的量测信息，使系统可用于小型无人机的定高自主飞行-Kalman filter system pitch angle, roll angle and yaw angle error optimal estimation design data fusion criterion, and adjust according to the criterion of
An-Integrated-DGPS_IMUh
- 研究GPS与INS数据融合编程卡尔曼滤波算法-Study of GPS and INS data fusion programming Kalman filter algorithm
Attitude-estimation-
- 研究GPS与INS数据融合编程卡尔曼滤波算法-Study of GPS and INS data fusion programming Kalman filter algorithm
An-Integration-of-GPS-
- 研究GPS与INS数据融合编程卡尔曼滤波算法-Study of GPS and INS data fusion programming Kalman filter algorithm
GPS_INS-integration
- 研究GPS与INS数据融合编程卡尔曼滤波算法-Study of GPS and INS data fusion programming Kalman filter algorithm
optical-flow-navigation
- 针对小型无人机在无卫星导航信号条件下的导航问题, 结合光流及地标定位设计了使用摄像头、惯性测量器件、超声测距仪等传感器融合的无人机室内导航方法. 文章使用补偿角速率的光流微分法计算帧间像素点小位移, 并用前后误差算法提取精度较高的点, 避免像素点跟踪错误, 提高了光流测速的精度 对得到的光流场用均值漂移算法进行寻优, 得到光流场直方图峰值, 以此计算光流速度. 本文提出了无累积误差的连续地标定位算法, 实时测量无人机位置. 通过多速率卡尔曼滤波器对观测周期不一致的位置、速度信息进行最优估计. 在