文档介绍：该【协同定位与导航 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【29】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【协同定位与导航 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。(C-LNS)是一种崭新的导航技术,旨在通过不同导航源之间的信息交换和协同处理来提高定位精度和可靠性。-LNS系统由多个导航子系统组成,如惯性导航系统、全球导航卫星系统等,每个子系统提供互补的信息。-LNS通过数据融合算法对这些子系统的测量数据进行处理,从而得到比单个子系统更准确和可靠的定位结果。-LNS的核心原理是利用各种导航子系统之间的冗余度和互补性,提高定位精度。,通过信息融合算法可以弥补各自的不足,实现综合定位。惯性导航系统与卫星导航系统的融合协同定位与导航惯性导航系统与卫星导航系统的融合一、:惯性导航系统(INS)提供高频、短时稳定的位置和姿态信息,而卫星导航系统(GNSS)提供绝对位置和时间信息,两者互补。:GNSS更新率低,INS可以弥补其时效性不足。:GNSS易受干扰,INS提供抗干扰能力。二、:最常见的滤波算法,能够同时估计和预测INS和GNSS的误差。:一种非线性卡尔曼滤波,适用于INS和GNSS融合。:计算量更小,适用于实时处理要求高的应用。惯性导航系统与卫星导航系统的融合三、:包括松耦合、紧耦合和深度耦合。:INS、GNSS、磁罗盘和轮速传感器等可以根据应用需求选择。:包括数据融合、状态融合和滤波融合。四、(DGPS):利用基准站提高GNSS精度。(INS/GNSS):将INS和GNSS紧密耦合,达到更高的定位精度。(DR):利用惯性传感器估计位置和姿态,补偿GNSS中断造成的误差。(MEMSINS):小型化、低成本,广泛应用于无人机和可穿戴设备。(VIO):结合惯性传感器和视觉传感器,实现鲁棒的导航。:融合INS、GNSS、LiDAR和雷达等多种传感器,提高定位精度和鲁棒性。六、:提供高精度、连续的定位和导航信息。:实现自主导航和避障。:提供机器人定位和路径规划的能力。五、、粒子滤波等经典算法,实现不同传感器数据的融合,增强位置和姿态估计的精度和鲁棒性。,挖掘传感器数据中蕴藏的复杂模式和特征,提升融合效果。,满足动态环境下协同定位与导航的时效性要求。,如IMU、GNSS、视觉传感器等,建立精确且鲁棒的传感器模型。、偏差、失真等因素的影响,建立更真实的传感器模型,提高融合算法的鲁棒性。,提升系统可靠性。