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智能手机多传感器融合的实时定位算法崔思柱;刘丰豪;程石;肖倩【摘要】对于纯视觉或惯导定位,由于运动的随意性和以及单传感器局限性,往往定位精度不理想.随着智能手机性能的提升,通常会配置多种传感器,因此在分析各传感器的基础上,提出基于智能手机多传感器融合的定位方式.基于An?droid智能手机的视觉和惯性传感器采集原始的图像数据、加速度和角速度数据,通过松耦合初始化进行融合,并采用非线性优化的方式推算出瞬时精确位置和姿态.实验结果表明,该方法能够在弱GPS场景获得精确的定位结果.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2018(000)025【总页数】4页(P37-40)【关键词】传感器;融合;松耦合;非线性优化【作者】崔思柱;刘丰豪;程石;肖倩【作者单位】长安大学工程机械学院,西安 710064;长安大学工程机械学院,西安710064;长安大学工程机械学院,西安 710064;长安大学工程机械学院,西安710064【正文语种】中文0 引言现代智能手机配置了各类传感器，包括全球卫星定位系统GPS（Global PositionSystem）、加速度计、角速度计、气压计及多个摄像头等，这些配置使手机能够通过多种方式获得当前的位姿信息[1]。
主流的定位方式仍是通过GPS，但是复杂环境中会存在弱GPS甚至无GPS信号的地方，例如密集的建筑群街道、室内、野外丛林等，此时GPS信号无法满足精确定位要求。
因此需要采用新的方式来进行实时定位以获取实时位姿信息。
目前跟踪定位方式主要有两种，一是基于视觉传感器的姿态跟踪方式，二是基于惯性传感器的姿态跟踪方式。
前者通过对视觉传感器获得的图像进行特征提取、特征匹配、三角化、PNP、最小化重投影误差，计算出传感器的位置，通过坐标变换进而获得搭载传感器的物体瞬时位置和姿态。
具有实时、非接触等优点，但受到光照强度，运动速度的限制。
基于惯性传感器的跟踪系统中，采集原始数据的硬件为陀螺仪和加速度仪。
gvins原理引言gvins是一种基于视觉惯导技术的定位算法。
它结合了视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）和惯性导航系统（Inertial Navigation System，简称INS）的优势，能够在没有GPS信号或者有信号干扰的环境下，实现精准的定位和导航。
本文将详细介绍gvins的原理，并探讨其在实际应用中的优势和不足。
gvins的工作原理gvins的工作原理可以简单描述为：通过使用视觉传感器和惯性传感器采集数据，利用视觉SLAM算法提取特征点来建立地图，并利用INS的导航信息来进行姿态估计和位姿优化，最终实现高精度的定位和导航。
具体来说，gvins包含以下几个关键步骤：1. 视觉SLAM建图在建立地图阶段，gvins使用视觉传感器（例如摄像头）采集环境中的图像，并通过特征点提取算法（如FAST、SIFT等）来检测和描述图像中的特征点。
然后，通过建立特征点之间的关联关系，使用位姿估计算法（例如RANSAC、PnP等）来计算相机的运动轨迹，并构建三维地图。
2. INS姿态估计在姿态估计阶段，gvins利用惯性传感器（如加速度计、陀螺仪等）采集运动状态信息，通过机械模型和运动方程来估计相机的姿态。
这一过程主要依赖于对加速度和角速度的积分计算，从而得到相机在三维空间中的姿态。
3. 位姿优化在位姿优化阶段，gvins利用视觉SLAM建立的地图和INS估计的姿态信息，通过非线性优化算法（如扩展卡尔曼滤波、图优化等）来优化相机的位姿。
这个过程可以将视觉SLAM和INS的信息融合起来，从而更准确地估计相机的位置和姿态。
4. 定位与导航在定位与导航阶段，gvins利用优化后的位姿信息来实现目标位置的精准定位和导航。
通过将当前相机位姿与地图进行匹配，可以估计相机在已知地图中的位置，并预测相机随着时间的漂移情况。
通过不断地更新位姿信息，gvins能够实时跟踪相机的位置，并提供准确的导航指引。
一、概念介绍solvepnpransac是计算机视觉领域中常用的一种姿态估计算法，它通过RANSAC筛选算法来提高姿态估计的精度和鲁棒性。
在使用solvepnpransac之前，我们需要先了解一些基本概念和原理。
二、solvepnpransac的原理1. solvepnpransac算法是基于solvePnP算法的改进版，solvePnP 算法主要用于从已知三维点集和对应的二维投影点集中估计出相机的姿态。
而solvepnpransac在solvePnP的基础上加入了RANSAC筛选机制，通过随机采样一致性来排除一部分误匹配点，从而提高姿态估计的精度和鲁棒性。
2. RANSAC（Random Sample Consensus）是一种常用的参数估计方法，它通过随机采样数据点，并根据模型对数据点进行拟合，然后评估拟合结果的一致性来排除异常点。
solvepnpransac算法利用RANSAC筛选机制来排除不符合模型的误匹配点，从而提高姿态估计的精度和鲁棒性。
三、solvepnpransac的使用方法1. 调用solvepnpransac函数在使用solvepnpransac算法时，我们首先需要调用solvepnpransac 函数，该函数通常需要传入以下参数：- objectPoints：三维点的坐标集合- imagePoints：对应的二维投影点的坐标集合- cameraMatrix：相机的内参矩阵- distCoeffs：畸变系数- rvec和tvec：用于保存估计出的旋转向量和平移向量2. 设置solvepnpransac的参数solvepnpransac函数通常还需要传入一些额外的参数，用于控制算法的运行，例如：- method：解决PnP问题的方法，可以选择SOLVEPNP_P3P、SOLVEPNP_EPNP、SOLVEPNP_ITERATIVE等方法- reprojectionError：用于确定内点的重投影误差阈值- confidence：RANSAC算法的置信度- inliers：用于保存内点的索引3. 获取姿态估计结果调用solvepnpransac函数后，我们可以获取到估计出的旋转向量rvec和平移向量tvec，这两个向量可以用来表示相机的姿态。
视觉slam的分类视觉SLAM是指基于视觉传感器的同时定位与地图构建技术。
它是一种利用相机或摄像头来实现机器人或无人机在未知环境中自主定位和建图的技术。
视觉SLAM技术的应用非常广泛，包括自动驾驶、智能家居、机器人导航等领域。
视觉SLAM可以分为以下几类：1. 基于特征的SLAM基于特征的SLAM是指通过提取图像中的特征点来进行定位和建图的技术。
这种方法通常使用SIFT、SURF、ORB等算法来提取特征点，并使用RANSAC等算法来进行特征匹配和估计相机位姿。
基于特征的SLAM具有较高的精度和鲁棒性，但对于纹理较少的场景或者运动模糊较严重的情况下，可能会出现定位失败的情况。
2. 基于直接法的SLAM基于直接法的SLAM是指直接利用图像像素值来进行定位和建图的技术。
这种方法通常使用光流法或者稠密光流法来进行像素级别的匹配，并使用优化算法来估计相机位姿。
基于直接法的SLAM具有较高的鲁棒性和对纹理较少的场景具有较好的适应性，但需要较高的计算资源和较长的计算时间。
3. 基于半直接法的SLAM基于半直接法的SLAM是指结合了基于特征法和基于直接法的优点，通过利用像素值和特征点来进行定位和建图的技术。
这种方法通常使用SVO、DSO等算法来进行实现。
基于半直接法的SLAM具有较高的鲁棒性和较快的计算速度，但对于纹理较少的场景可能会出现定位失败的情况。
4. 基于深度学习的SLAM基于深度学习的SLAM是指利用深度学习技术来进行定位和建图的技术。
这种方法通常使用深度神经网络来进行图像特征提取和相机位姿估计。
基于深度学习的SLAM具有较高的鲁棒性和对于纹理较少的场景具有较好的适应性，但需要较大的训练数据集和较长的训练时间。
总之，视觉SLAM技术的分类主要是基于不同的特征提取和匹配方法，每种方法都有其优缺点和适用场景。
未来，随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，视觉SLAM技术将会得到更广泛的应用和进一步的优化。
《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》阅读随笔1. SLAM技术概述随着科技的飞速发展，自动驾驶和机器人技术已经逐渐渗透到我们的日常生活中。
在这一领域中，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）技术发挥着至关重要的作用。
SLAM技术是一种基于传感器数据的定位方法，它通过实时采集环境信息，实现机器人在未知环境中的自主导航和路径规划。
SLAM技术的核心在于同时处理机器人的定位和地图构建两个任务。
在定位方面，SLAM系统利用激光雷达、超声波、红外等传感器获取环境信息，并通过算法计算出机器人的经纬度坐标。
在地图构建方面，SLAM系统通过滤波算法和优化方法，将传感器数据融合，实现对环境的全局感知和局部映射。
这种结合使得机器人能够在复杂环境中实现自主导航，完成各种任务。
随着深度学习、计算机视觉等技术的快速发展，SLAM技术在算法和性能上取得了显著的提升。
这使得自动驾驶和机器人技术在物流、安防、智能家居等领域具有广泛的应用前景。
SLAM技术在处理复杂环境和动态变化场景时仍面临诸多挑战，如传感器的性能受限、环境变化的不确定性等。
未来研究需要继续深入探索SLAM技术的创新方法和应用场景，以推动自动驾驶和机器人技术的不断发展。
1.1 SLAM的定义和发展历程SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与地图构建)技术是一种在未知环境中实现自主导航和地图构建的方法。
它通过同时进行定位和地图构建，使机器人能够在没有外部参考系的情况下，根据传感器数据实时更新自身的位置信息和环境地图。
SLAM 技术的发展经历了几个阶段，从最初的基于滤波器的SLAM方法，到基于图优化的SLAM方法，再到近年来的深度学习SLAM方法。
20世纪80年代，美国马里兰大学的研究团队首次提出了SLAM 的概念。
他们主要研究如何在移动机器人的环境中实现定位和地图构建。
基于改进SURF算法的双目视觉定位
韩峰;李晓斌
【期刊名称】《电视技术》
【年(卷),期】2015(39)23
【摘要】随着机器人技术的发展,机器人视觉也逐渐受到研究人员的重视.在机器人视觉系统的分类中,双目立体视觉系统应用最为广泛.在利用双目立体视觉对物体进行定位时,采用了各方面性能都较突出的SURF算法对摄取的图像特征点进行提取与匹配.由于SURF算法自身的缺陷,在进行特征点匹配时容易产生误匹配现象,为了消除误匹配,文中对SURF算法做了改进,加入了剔除误匹配点的RANSAC算法.实验结果表明,改进后的SURF算法,能够有效提高双目视觉定位的精准度.
【总页数】5页(P22-25,30)
【作者】韩峰;李晓斌
【作者单位】上海应用技术学院电气与电子工程学院,上海201400;上海应用技术学院电气与电子工程学院,上海201400
【正文语种】中文
【中图分类】TP29
【相关文献】
1.基于改进SURF算法的双目视觉火灾定位方法 [J], 欧阳继能;卜乐平;王腾;杨植凯;袁鹏
2.基于SURF算法的单目转双目视觉定位 [J], 韩峰
3.基于改进SURF算法的双目视觉测量系统研究 [J], 彭泽林;谢小鹏
4.基于改进ORB特征的遥操作工程机器人双目视觉定位 [J], 陶浩;李笑;陈敏
5.基于改进ORB算法的双目视觉定位测量方法 [J], 杨宇; 许四祥; 方建中; 蔡永祯因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
无线传感网络中的目标追踪与定位算法研究无线传感网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是由大量分散部署的无线传感器节点组成的网络系统，可以用于各种监测和控制任务。
其中的目标追踪与定位算法是WSN中的研究热点之一。
目标追踪与定位是WSN中的基础问题，其核心是通过无线传感器节点感知目标的位置信息，并将其准确地定位。
目标追踪主要涉及目标在移动过程中的位置跟踪，而定位则是指在目标位置未知情况下根据传感器节点的信息推算目标位置。
近年来，针对目标追踪与定位问题，研究者们提出了一系列的算法。
其中，最常用的方法之一是基于距离测量的三角定位算法。
该算法通过测量节点与目标之间的距离，并利用节点之间的距离信息进行三角定位计算，进而推算出目标的位置。
该方法简单易行，但对节点的位置布局有一定要求，且在多目标或密集目标情况下效果欠佳。
除了三角定位算法，还有一类基于测量模型的目标追踪与定位算法。
该算法通过节点测量目标的某些属性（比如速度、方向等），利用模型预测目标的位置。
这种方法不依赖于节点的位置布局，适用于复杂环境下的目标追踪与定位，但在目标运动模式复杂或多目标情况下可能存在困难。
此外，还有一种基于区域划分的目标追踪与定位算法。
该算法根据网络中的拓扑结构将区域划分为若干个子区域，在每个子区域中部署若干个节点进行目标追踪与定位。
该方法可以克服传统算法中的一些问题，如一致的节点布局要求等，但在目标跨区域移动时可能存在连续性问题。
值得一提的是，目标追踪与定位算法的研究中还涉及到多传感器融合、协作定位等技术。
通过融合不同传感器节点的信息或通过节点之间的协作，可以提高目标追踪与定位算法的准确性和稳定性。
例如，可以通过融合加速度传感器和陀螺仪等传感器的数据，实现对目标的姿态估计；或者通过节点之间的相互通信，利用分布式算法实现目标的协作定位。
当然，在实际应用中，目标追踪与定位算法还面临一些挑战。
如传感器节点的能量限制、网络拓扑的变化、传感器误差等。
