IMU传感器是一种MEMS器件，主要由三轴加速度计和三轴陀螺仪组成。加速度计测量的是非重力加速度，而陀螺仪是根据重力和磁力的测量来测量方位的。...在文献中，作者提出了一种无人机定位系统，通过融合来自五个主要传感器（即雷达、摄像机、惯性测量单元、气压计和磁强计）的测量值来精确估计前进速度。所有传感器通过扩展卡尔曼滤波器以松耦合的方式进行融合。...07 雷达-惯性里程计 为了获得精确的运动估计结果，一些方法将雷达数据与IMU测量数据以松耦合或紧耦合的方式融合。将雷达和IMU数据融合到扩展卡尔曼滤波器（EKF）中，以估计飞机的状态。...在基于滤波器的视觉惯性里程计中，车辆的先验分布（动态模型）是通过使用来自IMU传感器的线速度和角速度来计算的。该动态模型用于预测步骤，以预测车辆的运动。...基于滤波框架的视觉惯性里程计可分为三类：扩展卡尔曼滤波器（EKF），多状态约束卡尔曼滤波器（MSCKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF） ?
3) 将这两个关键技术集成到一个完全紧耦合的LIO系统中，称为Point-LIO。系统使用流形扩展卡尔曼滤波器通过在其各自的采样时间融合每个LiDAR点或IMU数据来更新系统状态。...接收到每个测量值（即LiDAR点或IMU数据），就将其在流形扩展卡尔曼滤波器框架中融合。...如果点与从地图中的点拟合的平面匹配，则计算残差以使用流形卡尔曼滤波器更新系统状态。优化的位姿最终将LiDAR点注册到全局帧中并合并到地图，然后进行下一个测量 (LiDAR点或IMU数据)。...否则，如果点没有匹配的平面，则通过卡尔曼滤波器预测的位姿将其直接添加到地图中。 对于每个IMU测量，分别对IMU的每个通道进行饱和度检查，具有饱和值的通道将不用于状态更新。...考虑到实验中的极端运动，这种平移误差是可以接受的。 Point-LIO的另一个好处是能够估计IMU饱和时的角速度和加速度 (即系统的状态，因此可以通过卡尔曼滤波器进行估计)。
同样的，根据初始位置、速度和加速度，依然可以确定汽车的实时位置，这也是惯性导航的基本原理。 ? 对于自动驾驶汽车，加速度可以用三轴加速度计来测量。但仅使用加速度计还不足以计算我们的位置和速度。...三轴陀螺仪的三个外部平衡环一直在旋转，但其旋转轴始终固定在全局坐标系中。车辆位置可以通过测量旋转轴和三个外部平衡环的相对位置来计算。 ? 加速度计和陀螺仪是惯性测量单元（或IMU）的主要组件。...第三种LiDAR定位方法是卡尔曼滤波。卡尔曼滤波是一种算法，用于根据过去状态和新的传感器测量结果预测当前的状态。具体来说，卡尔曼滤波使用了预测—更新循环。...融合框架通过卡尔曼滤波将这些输出结合在一起。 卡尔曼滤波建立在两步预测测量周期之上。...在Apollo中，惯性导航解决方案用卡尔曼滤波的预测步骤，GNSS和LiDAR定位用于卡尔曼滤波的测量结果更新步骤。 ? 6.
IMU（惯性测量单元），作为广泛应用于机器人及汽车领域的传感器，集成了陀螺仪与加速度计，能精确捕捉并输出被测物体的角速度与加速度信息，进而通过积分运算推算出其在一定时间内的姿态与位置变化。...，最终，卡尔曼滤波器精准估算车辆新姿态。...而Google的Cartographer算法，更是以分层优化为核心，前端运用无迹卡尔曼滤波器实现2D激光雷达与IMU数据的无缝融合，后端则聚焦于子地图构建与优化，辅以分支定界法，显著加速闭环检测，确保定位系统的高效与精准...Qin团队在ICRA 2020上隆重推出LINS算法，该算法采用迭代误差状态卡尔曼滤波器，深度融合激光雷达与IMU数据，通过持续校正系统状态误差，实现了车辆实时、高精度的定位与建图，为紧耦合定位技术树立了新的里程碑...具体而言，鉴于IMU/轮速计数据的高频特性与激光里程计的低频特性，IML-AHFLO算法巧妙地利用IMU/轮速计数据结合车辆运动状态方程，对车辆位置进行前瞻预测，并借助激光里程计的输出作为观测依据，最终通过卡尔曼更新流程
转向轴还将通过变速箱耦合至第二个光学编码器，也即测程反馈系统的另一个输入端。 导航系统使用一个扩展卡尔曼滤波器，通过整合多个传感器的数据来估算行程图上机器人的姿态。...Seekur上的测程数据从车轮牵引和转向编码器(提供转换)和MEMS陀螺仪(提供旋转)获得。 测程 测程反馈系统利用光学编码器对传动和转向轴旋转的测量结果来估算机器人的位置、驶向和速度。...图3提供了将传动轴光学编码器的旋转计数转换成线性位移(位置)变化的图形参考和关系。 ?...图3：测程系统根据以上所示的关系，利用编码器读数确定线性位移 每个车轮的传动轴和转向轴编码器测量结果在正向运动学处理器中用阿克曼转向公式进行组合，从而产生驶向、偏转速率、位置和线速度等测量数据。...图7比较了仅使用测程法时相对于真实路径(源自GPS)的误差与在卡尔曼滤波器内结合使用测程法与IMU时的误差，后者的位置精度是前者的近15倍。 ?
应用先进的贝叶斯滤波技术，特别是扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF），有助于有效地集成这些传感器。...· 融合技术：作者介绍了扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）等先进的贝叶斯滤波技术，这些技术可以有效地融合GPS和IMU的数据。...方法 作者提出了使用无迹卡尔曼滤波器（UKF）来融合GPS和IMU数据，以提高导航系统的可靠性和精度的方法。 图1显示了自动驾驶车辆导航的提议传感器融合模型。...与扩展卡尔曼滤波器（EKF）不同，UKF不需要对系统进行线性化，因此能够更准确地估计非线性系统的状态。...他们使用了KITTI数据集中的GNSS和IMU数据，并将其用于车辆位置和速度估计。同时，作者还使用了无迹卡尔曼滤波器（UKF）来融合这些数据。
2002年，Montemerlo提出了FastSLAM算法，该算法使用粒子滤波器和卡尔曼滤波器分别估计机器人姿势和位置地标。...在该系统中开发了迭代误差状态卡尔曼滤波器（iESKF），通过在每次迭代中生成新的特征对应关系来重复校正近似状态，同时保持系统的计算可访问性。...在滤波器设计方面，FAST-LIO2和LINS相当，但卡尔曼增益的计算不同。此后不久高根据FAST-LIO2开发了Faster-LIO。...Zhen提出了一个统一的建图框架（UMF），支持多种LiDAR类型，包括（1）固定的3D LiDAR和（2）旋转的3D/2D LiDAR，定位模块利用误差状态卡尔曼滤波器（ESKF）和高斯粒子滤波器（GPF...Chen开发了R-LIO（旋转LiDAR惯性里程计），这是一种将旋转驱动的3D LiDAR与IMU集成的新型SLAM算法。R-LIO能够进行高精度、实时的位置估计和地图构建。
一、扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter） MSCKF的全称是Multi-State Constraint Kalman Filter，意为多约束状态卡尔曼滤波器。...那么什么是卡尔曼滤波器（KF）？ 通俗来讲，卡尔曼滤波器是根据当前状态，预测估计下一状态的算法。卡尔曼滤波器方法在一定程度上架设了马尔可夫性，也就是k时刻的状态只与k-1时刻的状态有关。...卡尔曼滤波器主要解决线性化问题，而将卡尔曼滤波器的结果扩展到非线性系统中，便形成了扩展卡尔曼滤波器（EKF）。 从k-1时刻到k时刻，存在系统的状态预测方程和系统的状态观测方程： ? ? ?...imu速度，设定了速度协方差、陀螺仪偏置协方差、加速度计偏置协方差、以及外参旋转协方差和外参平移协方差，同时，还定义了整个系统状态协方差的初始化，以及坐标系之间的转换关系。...计算出和后，进入measurementUpdate(),进行量测更新，首先计算卡尔曼增益： ? 然后是更新IMU状态： ? 更新相机状态： ? 最后更新状态协方差： ?
应用先进的贝叶斯滤波技术，特别是扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF），有助于有效地集成这些传感器。...· 融合技术：作者介绍了扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）等先进的贝叶斯滤波技术，这些技术可以有效地融合GPS和IMU的数据。...03 方法作者提出了使用无迹卡尔曼滤波器（UKF）来融合GPS和IMU数据，以提高导航系统的可靠性和精度的方法。首先，作者介绍了UKF的基本原理。...UKF是一种高级的贝叶斯滤波技术，它利用无迹变换（UT）来处理非线性系统。与扩展卡尔曼滤波器（EKF）不同，UKF不需要对系统进行线性化，因此能够更准确地估计非线性系统的状态。...他们使用了KITTI数据集中的GNSS和IMU数据，并将其用于车辆位置和速度估计。同时，作者还使用了无迹卡尔曼滤波器（UKF）来融合这些数据。
两种融合的方法 3.1 一种简单的方法 3.2 扩展的卡尔曼滤波 1....概述 实际使用中会出现轮子打滑和累计误差的情况，这里单单使用编码器得到里程计会出现一定的偏差，虽然激光雷达会纠正，但一个准确的里程对这个系统还是较为重要 2....IMU数据获取 IMU即为 惯性测量单元，一般包含了三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪，简单理解通过加速度二次积分就可以得到位移信息、通过角速度积分就可以得到三个角度，实时要比这个复杂许多 2.1 PIBOT...这个方法较为简单，出现打滑时候因yaw不会受到影响，即使你抬起机器人转动一定的角度，得到的里程也能正确反映出来 3.2 扩展的卡尔曼滤波 官方提供了个扩展的卡尔曼滤波的包robot_pose_ekf，robot_pose_ekf...开启扩展卡尔曼滤波器生成机器人姿态，支持 odom（编码器） imu_data（IMU） vo（视觉里程计） 还可以支持GPS 引用官方图片 PR2从实际初始点(绿色)溜达一圈回到初始点(
具体而言，它充分利用了自车位姿里程计（自我运动）与其附近地平面之间的基本关系。基于此设计了一种不变扩展卡尔曼滤波器（IEKF）来估计传感器坐标系中的法向量。...为此，我们设计了一个不变的扩展卡尔曼滤波器（IEKF）来模拟车辆自运动的动态并实时估算地面法线。此外该方法可以轻松地嵌入大多数提供自运动的自动驾驶系统中，计算成本很低。...图6，两个相邻帧中的相机参考系统的2D侧视图 该方法采用IEKF（不变扩展卡尔曼滤波器）思想，在旋转估计场景中，直接在李群上使用确定性非线性观察器，而不是在线性输出上使用校正项。...观测是Tk的旋转部分，通过残差旋转（Gi）计算当前帧的法线向量（Ni）。在将当前帧的观察应用于滤波器之前，预测状态（Yi）与绝对变换（Tk）之间的差异会被计算。...在分析地平面法线和车辆里程计之间的基本关系后，我们采用不变的扩展卡尔曼滤波器以实时高精度地估计法线向量。滤波器的输入对产生里程计信息的传感器是不可知的。
Li , Liang Pang , Guoqing Liu, Wencheng Xuanyuan , Chang Shu and Ling Pei 编辑：点云PCL 摘要 本文提出了一种基于不变扩展卡尔曼滤波器...传统的基于扩展卡尔曼滤波器的VIO通常在特征点方法中自然发生的系统不一致性和角漂移方面存在问题。然而，在人为环境中，诸如线条和消失点等显著的结构规律为定位提供了有价值的线索。...主要贡献 近年来，不变扩展卡尔曼滤波器（IEKF）已成功应用于机器人定位，特别是基于滤波的视觉惯性里程计（VIO），IEKF模型为估计的姿态和地标定义了一种替代的非线性误差，自动确保不可观测子空间的适当维度...IMU运动学模型 这个连续运动学模型描述了惯性里程计单元（IMU）在运动中的变化。它包括旋转速度、全局速度和全局位置的更新，考虑了角速度、线性加速度以及陀螺仪和加速度计的偏差。...我们的框架中包含三种特征测量模型，并通过滤波器设计证明了点和线的两种等效测量模型。通过推导消失点观测矩阵，我们进一步证明了具有线特征的扩展卡尔曼滤波（EKF）模型可以确保理想的不可观测子空间。
FAST-LIO是一个高效的紧耦合的雷达惯导融合框架，是基于迭代卡尔曼滤波器，滤波器里提供雷达观测和IMU观测，主要贡献在于降低了大规模观测数量导致的计算量。...最后通过迭代卡尔曼滤波器方法去紧耦合的融合激光雷达和IMU观测。...由于卡尔曼滤波器耗时比较低，所以能够及时的计算出相机姿态，然后后端有个图优化是因为需要不断优化视觉的3D点位置，否则更新出来的地图会产生较大误差。...迭代卡尔曼滤波器如图9所示，当输入一帧雷达点云时，上一帧是相机的更新帧，预积分到一个时刻，然后提供一个姿态估计的先验，之后雷达点云到达时就完成完成一次迭达卡尔曼滤波器的更新。...书籍推荐-《机器人编程：使用树莓派3和Python构建和控制自主机器人》 2. 最新｜3D SLAM关于z轴精度的优化思路整理 3. 书籍推荐-《卡尔曼滤波与信息融合》 4.
这种运动畸变会造成点云在匹配时发生错误，从而不能正确获得两帧点云的相对位置关系也就无法获得正确的里程计信息。论文提出了一种方法可以同时获得低漂移和低复杂度，并且不需要高精度的测距和惯性测量。...通常使用的方法是使用独立的位姿估计如：GPS/INS来提供位姿信息来融合点云。另一种方法是使用车轮编码器或是视觉里程计提供的里程计信息来注册点云信息。...特别是对两轴激光雷达，其中一个轴的速度相对较慢。通常使用其他的传感器获得运动速度用于去除运动畸变。例如可以使用视觉里程计和IMU进行插值去除运动畸变，当使用多传感器时可以使用卡尔曼进行滤波。...第二个假设是靠IMU实现的。 接下来是坐标系，在局部坐标系中，x轴指向左边，y轴指向上，z轴指向前（这里需要注意和通常传感器安装的方向不一样，可能是两轴的关系）。...固定激光雷达的轴旋转角度为180度，即从-90度到90之间往复摆动。 软件系统概括： 和源码中代码构架一样，激光里程计主要分四部分完成。
Visual-Inertial Odometry VIO 的一个分支基于松耦合的视觉惯性传感。在这些方法中，在与 IMU [4] 融合之前，仅视觉算法可以根据尺度估计位置和速度，根据重力估计方向。...在良好的激励下，典型的位置误差可以低于前进距离的 1% [15]。 B. VIO Observability Analysis 文献中已经详细研究了具有未知 IMU 偏差的 VIO 可观察性。...在本文中，我们使用新颖的 LRF 测量模型消除了任何场景结构上的 VIO 尺度漂移。LRF 的精度和窄波束宽度对 VIO 在扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 中估计的视觉特征的深度产生了很强的范围约束。...3 距离-视觉-惯性里程计 图 1 中我们框架的架构基于扩展卡尔曼滤波器 (EKF)。它将视觉和距离更新与惯性状态传播紧耦合。我们在技术报告 [3] 中提供了完整的推导细节。...图 5 室内数据集上 range-VIO（顶部）和 VIO（底部）的位置（左）、速度（中心）和姿态（右）误差。X 和 Y 轴是水平的，Z 是向上的。X 与导线方向对齐。
它通过将先前访问过的位置的位姿与当前位姿重新连接来消除自上次闭环以来累积的漂移。优化和增量方法比基于粒子滤波和卡尔曼滤波等更成功，因为它们在轨迹估计上向后传播闭环数据。...The Classical Age 定位的历史始于 1960 年卡尔曼滤波的引入 [50]，并在 1979 年由 Mayeck 通过扩展卡尔曼滤波(EKF) [51] 扩展到非线性系统。...紧耦合 viSLAM 的一个重要改进是 2007 年由 Mourikis 和 Roumeliotis [25] 提出的 MSCKF（多态约束卡尔曼滤波器），在 2013 年通过 MSCKF 2.0 改进...[24]，引入了新版本的卡尔曼滤波器，该滤波器在一个外感受器中结合了超时观察更新。...APE 是估计位置（2D 或 3D）与真实位置之间的欧几里德距离，而 RPE 是连续位置估计（2D 或 3D）之间的欧几里德距离。
根据2.1节和2.2节的推导，我们已经获得了IMU+GPS系统的状态方程和测量方程，现在我们要做的就是将状态方程和测量方程，应用到卡尔曼滤波器的五个公式中。...，它主要用来预测状态量和状态量对应的协方差，第三个等式的 K k K_k Kk是卡尔曼增益，它是用来决策当前次的预测和测量中，更应该相信谁。...第四个和第五个等式则是矫正前两个方程预测时的误差。 公式组（11）的五个公式的代码实现过程分别是：①、②、③、④、⑤ 至此，整个基于IMU和GPS的状态误差卡尔曼滤波（ESKF）推导完成。...，重新带回到预测的位置、速度、方向中消除掉这个误差，代码在此 上面只是把结论给出来了，如果确实需要了解其中卡尔曼滤波器的推导过程，可以参考《机器人学中的状态估计》或者《Quaternion kinematics...IMU+GPS的扩展卡尔曼滤波器系统，可观测度和可观测性分析结论： 载体静止或着匀速运动时：航向角， x 轴加速度bias和 y 轴加速度bias均不可观，而且z 轴角速度bias虽然收敛，但是收敛较慢
EKF的目的是使卡尔曼滤波器能够应用于机器人等非线性运动系统，EKF生成的状态估计比仅使用实际测量值更准确。在本文中，我们将简要介绍扩展卡尔曼滤波器，并了解传感器融合的工作原理。...横向角（γ）测量汽车绕全局Z轴旋转的程度。 EKF几乎存在于机器人技术的每个领域，用于估计状态。EKF的目标是平滑汽车的噪声传感器测量值，以便更好地进行状态估计。...这里的状态是指汽车的位置，为了估计车辆状态，EKF将噪声传感器测量值与预测传感器测量值相结合，以生成最佳估计值。...基于上述讨论，我们做出了以下两个假设： 状态模型根据控制输入估计机器人的状态 观测模型使用预测状态推断传感器测量 扩展卡尔曼滤波（EKF） EKF计算当前时间步长t和预测传感器测量值（如上所述）的这些实际传感器测量值的加权平均值...EKF有两个阶段：预测和更新（如下图所示） 上图显示了扩展卡尔曼滤波器的预测和更新步骤。在预测步骤中，我们首先使用状态空间或运动模型来估计状态（Xt）（我们去除了噪声项，只是为了让它看起来干净）。
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