智能驾驶传感器融合标准化需求

随着机器人技术的不断发展，机器人的应用领域和功能有了极大的拓展和提高。智能化已成为机器人技术的发展趋势，而传感器技术则是实现机器人智能化的基础之一。由于单一传感器获得的信息非常有限，而且，还要受到自身品质和性能的影响，因此，智能机器人通常配有数量众多的不同类型的传感器，以满足探测和数据采集的需要。若对各传感器采集的信息进行单独、孤立地处理，不仅会导致信息处理工作量的增加，而且，割断了各传感器信息间的内在联系，丢失了信息经有机组合后可能蕴含的有关环境特征，造成信息资源的浪费，甚至可能导致决策失误。为了解决上述问题人们提出了多传感器融合技术（multi-sensorfusion）。 　

此demo算法参考论文Sensor fusion for robust outdoor Augmented Reality tracking on mobile devices，有多个传感器融合的例子，可将此算法结合到自己的android定位程序中。详细信息参考资源中的说明文件

数据融合matlab代码直流电 用于传感器融合的扩展卡尔曼滤波器 结果 RMSE 像素 0.0868631 py 0.0791862 vx 0.616482 vy 0.602462 超越 cmake> = 3.5 所有操作系统： 使> = 4.1 Linux：大多数Linux发行版默认都安装了make 苹果电脑： 视窗： gcc / g ++> = 5.4 Linux：大多数Linux发行版默认安装了gcc / g ++ Mac：与make一样的交易-[安装Xcode命令行工具]（（） Windows：建议使用 卡尔曼滤波器教程 这是有关EKF和UKF（）的精彩视频 基本制作说明 克隆此仓库。 创建一个构建目录： mkdir build && cd build 编译： cmake .. && make 运行它： ./carn_term2 path/to/input.txt path/to/output.txt 。 您可以在“数据/”中找到一些示例输入。 例如。 ./carn_term2 ../data/sample-laser-radar-measurement-data-1.txt

多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。

无人驾驶中，IMU与GPS如何融合，位姿如何解算

基于多源信息融合的智能汽车环境感知技术研究.caj

shenlan学院renqian老师的课程-多传感器融合

雷达波形设计matlab代码雷达目标的产生与检测 Udacity的传感器融合工程师纳米学位计划项目 项目目标 这是基于MATLAB的雷达目标生成和检测实现，可用于： 使用提供的雷达设计规范进行FMCW波形设计 运动目标生成 信号传播 接收信号处理 距离多普勒FFT实现 CFAR检测 实施注意事项 该实现非常简单，以下是一些详细信息/说明： 1.雷达规格 规格已预先提供，并在下面列出： %% Radar Specifications %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Frequency of operation = 77GHz % Max Range = 200m % Range Resolution = 1 m % Max Velocity = 100 m/s 2.目标指标 对于目标参数，我使用以下值： %% User Defined Range and Velocity of target initial-position = 100 m initial-velocity = 25 m/s 3. FMCW波形生成 为此，标准的带宽和线性调频公式被用于。 下图

本文的多传感器融合是建立在读懂《Quaternionkinematicsfortheerror-stateKalman?lter》基础上的，是一种相机和IMU融合的理论，里面讲解了IMU的误差状态运动方程构建。误差状态四元数，是有开源的程序的，但是它是集成在rtslam里面的，不方便提取出来使用。但还有另外一个开源的程序，ETH的MSF，可以比较方便地用在自己的工程里面，并且它的理论与误差状态四元数很接近，稍微有点不同，所以MSF开源程序就成了一个不错的选择。所以本人研究了ETH的两篇文章：《VisionBasedNavigationforMicroHelicopters》和《ARobusta