主要贡献 近年来，基于视觉的先验环境地图定位方法得到了广泛的研究，主要有以下三种方式： 点云地图与矢量格式地图：定位中的先验地图可分为基于点云的地图和矢量格式地图，点云地图可以由激光雷达或相机作为传感器构建...该文章的目标是提供一个鲁棒和准确的基于视觉的定位系统，结合矢量形式的高精地图和图像语义信息，提出了一种由粗到精的视觉定位方法，在系统初始化步骤中，由车载GPS提供粗略初始化，然后通过穷举姿势搜索进行细化...Twb，由于车辆可能处于静止状态，两个GPS点的距离设置为中值，车辆的x和y平面坐标设置为第二个有效点，根据地图近地面元素搜索得到z坐标，此外，车辆的侧倾角θx和俯仰角θy设置为零，偏航角θz设置为两个选定测量的方向...为了获得精确的姿势优化，P中的点在图像空间中均匀采样。...在姿态优化中，因子图由两部分组成，第一部分是每帧的先验姿态因子，约束其视觉对齐的先验分布，另一个是车轮里程计系数，它建立相邻帧之间的连接，以确保平滑的姿势输出，位姿图优化的总残差如等式所示： E.优化
定位 卡尔曼滤波 可以使用卡尔曼滤波（Kalman Filter）整合GPS和IMU的优势。通过GPS和IMU可以为车辆定位提供既准确有足够实时的位置更新。...再结合LiDAR对环境的“形状化描述”与高精度地图匹配，进行多传感器融合以达到更准确的定位。...第一类需要预先把所有的地标（像是某个路口的标志）组成一个精准的拓扑图，当无人车监测到某个地标时，便可以大致推断出自己所在的位置。 第二类有两种，单目视觉里程计和双目视觉里程计。...单目里程计的主要问题是无法推算出观测到的物体的大小，所以在使用的时候需要假设/推算出一个初步的大小，或者结合其他传感器。...双目里程计通过左右两图三角测量产生当前帧的视差图，然后可以使用Harris角点（Harris Corner Detector）作为特征点，根据RANSAC算法计算出特征点在帧与帧之间的对应关系，最后通过最小化特征点在两帧之间的重投影误差
卫星影像由于涉及机密，影像方向由有理多项式系数（RPC）模型描述，RPC 或者作为单独的元数据文件，或者嵌入图像文件。...无人机影像校正报告中包括了“校正汇总”表，“连接点汇总”表，“解决方案点汇总”表，“每个图像的连接点投影误差”表，“照相机校准”表，“GPS 定位偏差”表，“初始 GPS 位置和校正后的位置”图，“交叉匹配...重新投影误差的定义：如果在重叠图像中识别连接点集，则可在区域网平差中计算对应点的 3D 坐标。然后将 3D 点重新投影到与之相交的所有图像上，重新投影的点和初始连接点之间的距离称为重新投影误差。...检测点在正射映射工作空间地图中显示为粉色三角形，而 GCP 管理器中的 Label 图标则从蓝色圆圈变为蓝色三角形。添加 GCP 、检测点或连接点后，必须重新运行区域网平差才能使用这些点。...生成点云的算法有三种，ETM（扩展的地形匹配），SGM（半全局匹配），MVM（多视图匹配）。参数可定义立体像对最大最小交叉角度。
这是一种根据自动驾驶车辆配置的传感器生成和更新高精地图的众包模式。具体来说，该地图由若干语义元素组成，如车道线、人行横道、地面标志和路面停车线。 本文介绍了车载地图、云上维护和用户端定位的整体框架。...将多辆车的海量数据融合到云端，及时更新语义地图。最后，将语义图压缩后分发给生产车，生产车利用语义图进行定位。通过实验验证了该算法的性能，并与其他算法进行了比较。语义地图的平均大小为36kb/km。...本方案的系统由三部分组成： 第一部分是车载地图。使用配备的前视摄像头、RTK-GPS和基本导航传感器（IMU和车轮编码器）的车辆。...在这些类中，地面、车道线、停车线和道路标记用于语义建图，其他类可用于其他自动驾驶任务，不参与地图的构建。图像分割的一个例子如图3所示。图3（a）显示了由前视摄像机捕获的原始图像。...ICP定位 这个语义图进一步用于定位，与建图过程类似，语义点由前视图图像分割生成并投影到车辆坐标系下，然后，通过将当前特征点与地图匹配来估计车辆的当前姿态，如图7所示。
检测到回环后该怎么做： 优化问题 回顾：在Cartographer前端中，不断维护的是scan和submap之间的位姿。整个的map是由一个个submap组成的。...边缘点匹配方法： 红、绿、蓝代表多线激光雷达的扫描线； 在第k+1帧中，边缘点i处在红色的扫瞄线上； 在第k帧中，红线上的边缘点j和i更近，在相邻绿线上再找到一个最近的边缘点l，那么l和j构成一个边缘...平面点匹配方法： 红、绿、蓝代表多线激光雷达的扫描线； 在第k+1帧中，平面点i处在红色的扫瞄线上； 在第k帧中，红线上的平面点j和i更近，在同线上再找到一个附近的平面点l，在相邻绿线上再找到一个最近的平面点...有些算法在其他数据集上比它要好，有的算法比它更快，有的算法结合了更多的信息，例如GPS等，Kitti数据集中并未提供（是作为GT的，而不是传感器数据）。...这一点我以前做过总结：SLAM14讲学习笔记（八）回环检测 最初被用在信息检索领域：一句话是由单词组成的；通过各个单词出现的次数，可以得到一句话的向量。比较各个文档的向量，就可以比较文档的相似程度。
它是一个由过程控制级和过程监控级组成的以通信网络为纽带的多级计算机系统，综合了计算机，通信、显示和控制等4C技术，其基本思想是分散控制、集中操作、分级管理、配置灵活以及组态方便。...二、GPS时钟及信号输出 2.1 GPS时钟 全球定位系统(Global Positioning System，GPS)由一组美国国防部在1978年开始陆续发射的卫星所组成，共有24颗卫星运行在...时钟报文具有一个多播地址和特殊帧头，日期为从1984.01.01至当天的天数，时间为从当天00：00：00，000h至当前的ms值，分辨率为10ms。 OM650从电厂总线上获取时间报文。...在OM650内，使用Unix功能将时间传送给终端总线上的SU、OT等。通常由一个PU作为时间服务器，其他OM650设备登录为是境客户。...4.2 DCS系统拓扑介绍 下面我们通过DCS系统拓扑图来介绍： 上图分两大部分：红线为信息管理网、蓝线为终端通讯网； 分析信息管理部分网络环境， 如大型DCS系统其图只是一小部分，但再大的系统也是由这样的小部分组成
北斗系统计划由35颗卫星组成，包括5颗静止轨道卫星、27颗中地球轨道卫星、3颗倾斜同步轨道卫星。 GPS 是通过接收和解译人造卫星发射的电波信号来确定被测站点位置的测量定位系统。...每个小区都有一个全球惟一的CGI（Cell Global Identity），它由四个部分组成：CGI＝ MCC＋MNC＋LAC＋CI。...到达时间差方法对时间同步的要求较低，通过求差会抵消很大一部分的时间误差和由多径效应带来的误差，因此可以大大提高定位的精确度。...第二阶段：经过第一阶段的路由，每个参考节点也都知道了其他参考节点的位置。比如：参考节点i，知道参考节点j的位置，并且它知道到达参考节点j的最小跳数。...APIT算法有一个关键问题必须解决，那就是如何判断未知节点在参考节点围成的三角形的内部。通常判断一个点是否在一个三角形的内部，需要知道各个点的坐标位置，或者知道未知点到三角形顶点的距离。
GPS是由美国国防部研制建立的一种具有全方位、全天候、全时段、高精度的卫星导航系统，能为全球用户提供低成本、高精度的三维位置、速度和精确定时等导航信息，是卫星通信技术在导航领域的应用典范，它极大地提高了地球社会的信息化水平...还涵盖在建和以后要建设的其他卫星导航系统。...国际GNSS系统是个多系统、多层面、多模式的复杂组合系统。...通过图像实现精确定位却非常困难，实际上摄像头图像通常与来自其他传感器的数据相结合以准确定位车辆，将摄像头数据与地图和 GPS 数据相结合，比单独使用摄像头图像进行定位的效果更好。...Apollo定位 Apollo使用基于GPS、IMU、激光雷达的多传感器融合定位系统，这种方法利用了不同传感器的互补优势，也提高了稳定性和准确性。
因此，在这项工作中，我们开发了一种高效的多传感器辅助惯性导航系统 MINS，一种由多模态传感器辅助的 INS，包括相机、车轮编码器、GPS 和 3D LiDAR，同时在线校准所有涉及的传感器考虑到它们的异步性质...多传感器校准算法的总结如表 I 所示。 ? 虽然存在大量关于 LiDAR 处理的文献，但我们只关注将 3D LiDAR 与其他传感器实时集成的 SLAM 方法。...具体地说，在时间tk时，状态向量xk由当前惯性状态xIk和n个在相机测量时间捕获的历史IMU位姿xck组成： ? 我们定义了x=x^田x~，其中x是真实状态，x^是它的估计，x~是误差状态。 A....我们在一个新的点云中配置这个新的pp={pc,nc}，通过指定中心点pc作为点的位置，nc作为点的附加信息。请注意，由每个pp组成的局部点云pi也被跟踪到以后的合并步骤（IV-B）。...这种冗余不能被忽略，因为它可以显著增加计算量，特别是当从几个pppc具有相同的平面时。此外，如果点在同一平面上，提取p的点越多，就越准确、越一致。
，子地图是由车辆局部坐标系中的3D道路标记点组成的地图，用于环路检测。...发现虚线车道、箭头、道路标记和数字可以作为匹配的信息。 在同一场景中，通常会捕捉到多条道路标线和车道，作为示例，图6a示出了由从二值化IPM图像提取的点组成的示例路线图。...，以便预先检测和分类车道，然后，对排除车道和大线段的点使用相对较大的半径值执行后续分割，因此，按一定距离分隔的段（如数字或人行横道）组合为一个段，这些段也放在在候选组中进行分类。...利用ESF构造的特征向量作为随机森林的输入，以区分每个片段，在训练阶段，将随机森林的最大深度设置为100，从分割过程中获得的分类候选段用于随机森林的训练和测试，随机森林的输出由六个类组成：道路标记、数字...图9：位姿图SLAM示意图，由道路标记组成的道路SLAM中使用的子地图。
GPS即全球定位系统，这是一种由美国开发，并在全球范围内运营的卫星导航系统，这类系统通用名称为GNSS（全球导航卫星系统）。 GPS分为三个部分，第一部分是卫星。...在任何特定时间，大约有30颗GPS卫星在外层空间运行。它们各自距离地球表面约2万公里。 该系统的第二部分由世界各地的控制站组成，控制站用于监视和控制卫星。...其主要目的是让系统保持运行，并验证GPS广播信号的精确度。 最后一部分是GPS接收器，其广泛存在于手机、电脑、汽车、船只以及许多其他设备中。...然后将这个误差传递给其他GPS接收器，以供其调整自身的位置计算。采用RTK技术后，GPS可以将定位误差限制在10厘米以内。但是，当存在高楼或其他障碍物时，仍可能阻挡GPS信号，从而降低定位精度。...Apollo定位策略 百度Apollo使用基于GPS、IMU和LiDAR的多传感器融合定位系统，利用了不同传感器的互补优势，提高了定位的稳定性和准确性。
图1给出了所提出方法的框架，提出的方法有三个输入：相机、GPS和参考地图，构成轨迹的GPS点如下所示： 其中px和py分别表示经度和纬度坐标，w是当前GPS时间戳,参考地图位置r可以定义如下： 其中...，因此，其时间戳rw可以定义如下： 其中k是参考点在局部地图中的位置编号，使用简单的最近点算法计算并比较这些点与当前本地GPS位置之间的距离，然后使用滑动窗口技术，如图2所示 图2.使用滑动窗口的地图匹配过程的图示...搜索从当前GPS获取的位置与参考地图中车辆通过的位置之间的最近临近点（CP），使用欧几里得距离计算距离，最小距离则被选择为车辆的最合适位置，对应窗口的最近点由以下关系确定： 同时，相机提供要由车道分割算法处理的图像序列...图3.显示了使用Google Earth Pro创建的参考地图 B.找到相应的路段 道路是多条线的，通常左右道路边界由两条多线表示，分隔车道的道路标记也用多条线表示，多车道线特征的单车道称为路段。...如图6所示： 图6.基于地图匹配估计车辆位置的图示 实验与结果 我们提出的方法在850米长的道路上进行了测试，该道路由两条车道组成，每条车道宽3.5米，使用安装在测试车顶部的低成本GPS接收器测量车辆的当前位置
图1显示了无人车的通用系统架构，系统的感知端（图1左）由不同的传感器组成，其中GPS用于定位，光学雷达（Light Detection And Ranging，简称 LiDAR）用于定位以及障碍物检测，...由cos(a)*distance我们可以得到distance在xy平面的投影，记做xy_dist。...高清地图的绘制 这里的高清地图不同于我们日常用到的导航地图。高清地图是由众多的点云拼接而成，主要用于无人车的精准定位。高清地图的绘制也是通过LiDAR完成的。...安装LiDAR的地图数据采集车在想要绘制高清地图的路线上多次反复行驶并收集点云数据。...后期经过人工标注，过滤一些点云图中的错误信息，例如由路上行驶的汽车和行人反射所形成的点，然后再对多次收集到的点云进行对齐拼接形成最终的高清地图。 基于点云的定位 首先介绍定位的重要性。
图2：此处定义的高精地图结构：高精道路由拓扑、行驶方向、十字路口、坡度、坡道、规则、边界和隧道组成，HD车道由车道级特征组成，例如边界、类型、线和宽度。...Level5与Lyft合作在加利福尼亚州的一条固定路线上发出20辆自动驾驶汽车，以收集由170000个场景、一张带有15242个标记元素的语义高精地图以及该地区的高精鸟瞰图组成的数据集。...TomTom通过多源方法收集数据，包括车辆、GPS跟踪、社区输入、政府来源和车辆传感器数据，利用了全球400多辆绘图采集车、政府数据、卫星图像和社区输入，不断获取最新的道路信息。...点云地图生成 一旦收集到足够的传感器数据，通常会对其进行融合和排序以生成初始地图，主要用于精确的定位，初始地图主要使用3D激光传感器生成，也可以与其他传感器融合，如IMU、GPS、里程计和视觉里程计，以便在高精地图中进行更精确的状态估计...，另一方面，小视场的分散式多激光雷达平台用于使用扩展卡尔曼滤波器进行稳健建图，此外，还有一种技术，机器人在不同高度安装激光雷达，以生成点云。
这个想法很快被美国人发展下去: 既然多个地面基站可以确定空中的卫星位置，那么空中的多个基站也就可以确定地面上的位置了。GPS卫星组成的网络就构成这样的一个空中基站网络。...第一颗GPS卫星发射于1978年2月22日，最早的GPS系统只进行二维定位，但很快，GPS系统允许包括高度在内的三维定位。 ? 出埃及记，上帝是GPS？ GPS产生的初期主要是由美国国防部赞助。...(这样的点实际上有两个，但在GPS情况下，未知点在卫星的下方，所以很容易选择正确的解。) ?...取卫星和地心的连线，该连线与地表的交点可以绘制在下面的地图中: ? GPS卫星的地面投影图 每个卫星的轨道平面倾角都是55度，即卫星轨道平面与赤道面的夹角为55度。...一套是GPS系统，它依赖于GPS信号，无法在一些特定地形下导航(比如隧道)。一套是由里程表和陀螺仪构成的传统导航系统，里程表负责记录距离，陀螺仪负责记录方向。
在本文中，我们开发了用于高动态环境中的室内/室外定位的多传感器可穿戴式SLAM系统。 ? 基于agent的SLAM定位系统。...多传感器融合方案 本文的LI-SLAM方法是在Loam的基础上加入了IMU，VI-SLAM方法是在ORB-SLAM的基础上加入了IMU。...使用时间戳仅将有效的GPS坐标与最近的SLAM位置相关联。它们之间的绝对位置（在UTM坐标系中）由KF获得。估计的方向在卡尔曼滤波器中用于预测位姿。...此处使用的离线3D重建框架旨在如下图所示，在不同的颗粒级别上执行城市重建，但针对室内地图进行了定制。在LOD0中，通过语义分类检测属于墙壁，天花板和地板的所有点。然后将墙壁投影到地板的合适平面上。...从投影点中排除异常值，以生成建筑物的平面图。对于LOD1，通过动力学方法重建描绘建筑物的表面。最后，对于LOD2，执行室内3D重建并将其与其关联的LOD0和LOD1连接起来。
具体来说，该地图由几个语义元素组成，如车道线、人行横道、地面标志和路面上的停车线。我们介绍了车载地图、云上维护和用户端定位的整个框架。地图数据是在车辆上收集和预处理的。...System Overview 该系统由三部分组成。第一部分是本地端建图。使用配备有前视摄像头、RTK-GPS和基本导航传感器（IMU和轮速计）的车辆。...在第i帧中捕捉到的语义特征在这个优化位姿的基础上从车辆的坐标转换为全局坐标系。 从图像分割来看，每个点都包含一个类别标签（地面、车道线、路标和人行道）。每个点在世界框架中呈现一个小区域。...然后，每个有标签的像素被从图像平面恢复到世界坐标系中。 ICP Localization 这个语义图被进一步用于定位。与建图程序类似，语义点是由前视图像分割生成的，并投影到车辆坐标系中。...整个框架由车上建图、云上更新和用户端定位程序组成。我们强调，这是一个可靠而实用的自主驾驶定位解决方案。 建议的系统利用了路面上的标记。
如图1： 图1 GPS系统构成 1.1.1GPS工作卫星及其星座 21颗工作卫星和3颗在轨备用卫星组成GPS卫星星座。...示例如图2： 图2 GPS卫星网络 为了解算测站的三维坐标，必须观测4颗GPS卫星，称为定位星座。 1.1.2地面监控系统 对于导航定位来说，GPS卫星是一动态已知点。...星的位置是依据卫星发射的星历–描述卫星运动及其轨道的参数算得的。每颗GPS卫星所播发的星历，是由地面监控系统提供的。...普通的GPS系统是由GPS卫星和GPS接受器组成，与普通的GPS不同，AGPS在系统中还有一个辅助定位服务器。在AGPS网络中，接收器可通过与辅助服务器的通信而获得定位辅助。...； 定位服务器根据传来的GPS伪距信息和来自其他定位设备（如差分GPS基准站等）的辅助信息完成对GPS信息的处理，并估算该手机的位置； 定位服务器将该手机的位置通过网络传输到定位网关或应用平台（如手机上的
GPS坐标系 火星坐标系 IP地址定位 image.png 如果你要开发一个基于 GPS 甚至 IP 地址进行地址定位的功能时，你需要了解一下这些基本知识点，本人对真正的测绘专业不在行，如有疏漏欢迎指正...墨卡托(Mercator)投影，又名“等角正轴圆柱投影”，荷兰地图学家墨卡托（Mercator）在1569年拟定，假设地球被围在一个中空的圆柱里，其赤道与圆柱相接触，然后再假想地球中心有一盏灯，把球面上的图形投影到圆柱体上...虽经不断改进,但这两类算法都不能精确地定位，因此，一些综合的定位算法使用了上述两类方法来进行交叉验证以提高精度. 通常来说，IP定位最早是通过运营商实现，每个运营商申请到的IP段，在某个范围内使用。...再进一步，网上有种测算路由的方式进行定位，就是由大范围逐个跳转，跟踪路由。从而对比找出IP所在的小范围。 # IP定位的精度 随着大数据发展，像百度收集了大量数据，数据实时分析。...如今，网络铺设已经有个相当多的特性，比如： 直接给用户分配公网IP； 为了缓解IP资源不足问题，给到用户的是私网IP，用户最终用代理的IP池的IP访问公网； IP资源利用率过低，几乎是一个省份用一个IP
实验结果表明，本文提出的算法和公式是正确的。 介绍 近年来，由激光扫描仪、POS和CCD相机组成的车载移动测量系统的研究取得了一定的成果。...该系统主要由激光扫描仪、全景相机、GPS和IMU组成。激光扫描仪用于获取点云数据（图2）。数码相机用于获取彩色纹理。IMU和GPS提供系统在运动过程中的姿态和位置。...本文的实验数据由点云数据、全景图像和图像相关信息文件三部分组成。...全景图像中的某些物体被其他物体遮挡，在相邻的多幅全景图像中物体的可见度不同。基于以上原因，生成彩色点云的第二步是为每个点选择合适的全景图像。针对这些问题，本文提出了以下对策。...未来，我们将开发一个由多个单反相机组成的高分辨率全向多摄像机系统，以取代现有的全景相机（ladybug 3），这将对实验效果的提高起到重要作用
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