曙海教學優(yōu)勢
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| 大綱 | |
| 了解導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU)算法的方法、熟悉并掌握導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU)算法標準化過程，啟發(fā)導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU)算法相關(guān)項目的實施與落地等工作思路。啟發(fā)學員通過導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU)算法，以導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU)算法應(yīng)用為推動力，觸及信息化建設(shè)中的深層次問題，從根本上推動業(yè)務(wù)流程的銜接、業(yè)務(wù)規(guī)則與數(shù)據(jù)標準的統(tǒng)一，完善系統(tǒng)建設(shè)需求，指導(dǎo)系統(tǒng)整合與邏輯集中，促進信息科技的價值提升 | |
| ?模塊? | 內(nèi)容 |
| 導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU)介紹 | 前言 |
| 1導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)原理 | |
| 2慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU)原理 | |
| 3GNSS+IMU組合方式及定位介紹 | |
| 導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU)算法 | 1聯(lián)邦濾波算法 |
| 2動、靜態(tài)濾波算法 | |
| 3基于幾何導(dǎo)航結(jié)果的自適應(yīng)融合導(dǎo)航? | |
| 4基于觀測信息抗差估計的自適應(yīng)融合 | |
| 5基于方差分量估計的自適應(yīng)融合導(dǎo)航 | |
| 6加權(quán)平均信息融合方法 | |
| 7貝葉斯估計信息融合方法 | |
| 8D-S證據(jù)理論 | |
| 9模糊邏輯法 | |
| 10神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法 | |
| 11Kalman濾波信息融合方法 | |
| 12專家系統(tǒng)方法 | |
| 導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU)算法基于實現(xiàn)項目應(yīng)用 | 以 K8模塊為例，采??適應(yīng)組合導(dǎo)航設(shè)計，?持RTCM2.X/3.X差分數(shù)據(jù)格式接?，在空曠環(huán)境可實現(xiàn)厘?級的定位精度；內(nèi)置?體化慣導(dǎo)模塊，可以實現(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境下的?精度導(dǎo)航。 依靠于?主研發(fā)的?精度定位算法，根據(jù)車載載體當前運?環(huán)境，系統(tǒng)?適應(yīng)對當前衛(wèi)星質(zhì)量進?評估，依據(jù)衛(wèi)星質(zhì)量進?組合導(dǎo)航。 當衛(wèi)星條件良好時，以衛(wèi)星導(dǎo)航為主，結(jié)合 ?精度RTK算法，實時定位精度≤±2.5cm，測速精度優(yōu)于0.03m/s；當衛(wèi)導(dǎo)?法正常?作時，以慣性導(dǎo)航為主導(dǎo)，3S內(nèi)精度保持厘?級，10S內(nèi)精度保持?級。 |
