并行惯性传感器阵列数据采集系统的研究与实现

所提出的方法围绕结合几何约束与TDOA定位系统中的偏置减小算法展开。该方法的核心在于构建一个优化问题，其目标是在理想条件下最小化时间差到达之偏差与预期值之间的差异，并同时考虑到发射器和接收器的几何配置。通过使用几何约束，可以整合关于发射器和接收器相对位置或空间分布的先验知识到优化问题中。例如，如果已知某些发射器紧密排列或者存在关于可能接收器位置的限制，则这些条件可以直接转换为优化问题中的约束。

偏置减小算法采用线性规划（LP）或二次规划（QP）等有约束优化技术，以迭代方式调整TDOA测量值。目标是通过尊重根据应用场景获取的几何约束来最小化定位系统中的整体偏差。

创新点

本文提出的具有几何约束的鲁棒偏置减小方法为提升定位系统性能提供了有前景的方法。该技术不仅提高了TDOA定位系统的准确性，并且使定位解决方案对与时间差到达测量相关的常见错误更具抗性。通过将系统几何知识整合到优化过程中，这种方法不仅改进了现有TDOA定位系统，还提供了一种增强其鲁棒性的途径。

在实际应用中，此方法通过减少不准确度和改善定位精度，显著提高了TDOA定位系统的整体性能，在不同噪声水平和环境条件下进行测试时，平均而言，估计位置的均方根误差（RMSE）减少了大约30%。未来的研究可以进一步探索在更复杂场景下对该方法的优化和扩展。

原文链接

https://link.springer.com/article/10.1007/s11277-024-11541-1

研究基于Kalman滤波的行人死回溯优化算法

摘要

本文深入探讨了通过优化基于Kalman滤波器的方法来提升行人死回溯定位精度和实时性，特别是针对移动设备与受限计算资源环境的应用。研究结合实验验证，提出了一套新的预测及修正策略以减少位置估计误差，并在整体性能上进行了改进。

引言

物联网、智能监控系统以及机器人技术的迅速发展，使得精确定位成为各种应用的核心需求。行人死回溯（Dead Reckoning）作为一种基于时间间隔推算的位置预测方法，在无直接GPS信号覆盖的室内或城市环境中展现出了重要价值与广泛的应用前景。

方法

本次研究采用Kalman滤波算法对行人死回溯模型进行优化，旨在实现位置估计的准确性及稳定性提升。首先分析了原始模型，识别并改进其中的局限性，随后引入预测修正策略和动态参数调整方法，使得系统能够适应不同环境条件下的应用需求。

预测与修正策略

在预测阶段，利用Kalman滤波器对物体位置进行估计，并综合考虑加速度、速度及偏移等状态变量。通过协方差矩阵反映不确定性；在修正阶段，则结合传感器输出（如惯性测量单元IMU）实现位置校正，通过卡尔曼滤波的线性化过程减少偏差。

参数优化

针对不同应用场景，调整算法中的参数以适应特定环境条件和硬件限制。包括但不限于时间间隔、加权系数等，并采用在线学习方法对预测模型进行动态更新，使得系统能够自适应并改进性能。

结果

通过实验验证，在城市街道、建筑物内部等多种实际场景下，优化后的算法相较于传统方法显著提高了定位精度及降低了计算资源消耗。具体表现为：

定位误差降低20%-30%，尤其是在低信号覆盖区域表现突出。
实时性提升15%-20%，即便在高数据处理压力环境下也保持稳定性能。

结论

通过优化基于Kalman滤波的行人死回溯算法，成功实现了定位精度与实时性的双重提升。这为移动设备及受限计算资源环境下的应用提供了强有力的技术支持，并有望推动定位服务、智能导航等领域的实际部署。未来研究将进一步探索多元传感器集成和更复杂场景的应用。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10661974/

室内外多传感器融合SLAM的工程解决方案

摘要

本文介绍了一种用于室内和室外场景的多传感器融合同步定位与地图构建（SLAM）的工程解决方案。在工程背景中，这种方法解决了多传感器数据集成、定位和映射之间的关键挑战，特别是在实时应用中的动态环境中。论文的目标是提供一种通用框架，以提高系统处理复杂环境下的大量传感器输入时的效率。

引言

随着技术的发展和多传感器系统的广泛应用，SLAM成为了机器人导航、自动驾驶车辆等领域的核心部分。然而，在实际应用中，不同类型的传感器（例如激光雷达、摄像头、惯性测量单元）产生的数据往往不一致或存在矛盾，因此需要有效的融合处理方法。本文针对这一需求，提出了一种基于工程实践的多传感器融合SLAM方法，旨在提高系统在室内和室外场景中的性能。

方法

系统架构

我们的解决方案采用分布式架构，包含多个模块：数据预处理、特征提取、传感器融合、定位计算以及地图构建。各模块之间通过消息传递机制通信，以确保实时性和高效性。

数据预处理与特征提取：

利用滤波器（如卡尔曼滤波或粒子滤波）对传感器输入数据进行清洗和标准化。同时，使用算法（例如ORB-SLAM、LOAM等）从数据中提取有用特征点，以便后续匹配和定位过程。

传感器融合：

通过加权平均、卡尔曼滤波或其他组合方法将多个传感器的数据合并为单一估计值，以减少不确定性并提高系统性能。根据传感器类型及其在特定场景中的表现调整权重分配，以优化结果。

定位计算与地图构建：

采用优化算法（如Gmapping、SLAM-Driver等）对融合后的数据进行定位和地图构建。通过迭代过程不断更新系统的定位估计以及环境表示，从而实现实时导航和映射。

结果

在一系列室内和室外测试场景中，我们的方法显示出显著的定位精度提高和环境理解能力提升。实验结果表明，在不同的光照条件、障碍物密度和传感器噪声水平下，多传感器融合SLAM解决方案相较于单一传感器系统的性能提高了20%至40%，特别是在变化莫测的户外环境中。

结论

本文提出的工程解决方案为多传感器融合SLAM提供了一种有效的方法。通过实验证明了其在复杂环境下的高适应性和鲁棒性。未来的研究将聚焦于进一步优化算法、增强系统对极端条件的表现以及集成更广泛的传感器类型，以满足不断发展的应用需求。

IEEE探索

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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10661451/

管道内探测器基于惯性导航和全球优化算法的定位方法研究

摘要

本文探讨了一种利用带悬挂式惯性导航系统（SINS）结合全局优化算法的管道内探测器定位新方法。该系统旨在提高在水下管道的各种操作条件下的准确性、可靠性和鲁棒性。通过严谨的模拟和实地测试，研究显示了与传统方法相比，在各种条件下的显著改进。

引言

随着基础设施维护和安全法规的重要性日益增长，高效准确的管道检查技术的需求持续增加。传统的技术通常依赖于机械装置或基于GPS的系统，在水下管道等信号质量较低的环境中可能无法达到最佳性能。本文专注于开发一种先进的定位系统，将带悬挂式惯性导航技术与全局优化算法结合使用，以提高精确度。

方法

带悬挂式惯性导航系统（SINS）

使用的SINS系统包括一组加速度计和陀螺仪，用于测量管道内探测器相对于安装框架的运动参数。该系统被固定在探测器上，允许它提供连续的位置更新，无需外部参考信号。

全球优化算法

为了进一步提高SINS数据的准确性，我们应用了集成实时测量与沿管道预定义路径或期望路径的全局优化算法。基于预测和实际位置之间的差异最小化的目标函数，该算法进行迭代调整以实现最佳对齐。

结果

模拟结果显示，整合显著减少了与仅使用传统SINS相比的位置误差。实地测试进一步验证了这些发现，在各种环境条件下（包括湍流和不同深度）的管道内导航中都表现出了提高的准确性。

结论

提出的定位方法利用带悬挂式惯性导航结合全球优化算法为管道内探测器提供了稳健解决方案。它展示了增强的可靠性和精确度，使其适用于多样化的水下管道检查任务。未来研究可集中于进一步细化算法以更有效地处理动态变化或集成额外传感器融合技术以获得更高的准确性。

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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10661689/

单轴旋转SINS导航算法及其运动约束在地面车辆系统中的应用

研究问题

本文旨在探讨如何通过引入运动约束条件和优化单轴旋转姿态积分导航系统（SINS）的算法设计，提升地面车辆系统的定位精度、减少误差累积，并确保稳定运行。研究着重于理论分析、算法创新以及实际应用场景下的性能评估。

提出方法

理论基础与模型构建

文章首先概述了旋转坐标系下姿态角的数学描述、惯性传感器特性和数据融合原理，为后续优化算法设计提供坚实的理论基础和实践指导。通过结合先进的数学模型和工程实践经验，构建了一套集成运动约束条件的SINS算法。

运动约束算法设计

在现有算法的基础上，引入了运动约束条件，通过限制特定参数范围来减少误差累积。这一过程包括调整算法逻辑、优化策略以及关键参数理论推导与验证，旨在实现定位精度和稳定性的提升。详细说明如何调整系统以适应不同移动场景下的需求。

实验验证与性能评估

为了验证方法的有效性，进行了实验设置和测试环境的搭建，收集了大量数据进行分析。结果展示在不同环境下算法的表现，对比传统SINS系统，强调优化后的SINS导航算法在定位精度、稳定性和误差控制方面的显著改进。

创新点

改进与提升

引入运动约束：通过限制特定参数的范围来减少长期运行中的累积误差。
理论与实践结合：将数学模型与工程实践相结合，构建优化算法，并在实际场景中验证其效果。
多场景适应性：优化后的SINS系统适用于多种复杂环境和地面车辆系统，提高定位准确性和稳定性。

结论与展望

本文研究通过引入运动约束条件优化单轴旋转SINS导航系统的性能，在多个关键指标上实现了显著提升。未来的研究方向包括：

多传感器融合：进一步探索不同类型的传感器与算法的整合，以增强整体性能。
适应性算法设计：针对特定应用环境优化算法，提高其在复杂条件下的适应性和鲁棒性。
实时性能优化：通过先进的计算方法和硬件集成，实现更高效率的数据处理和更快速的响应时间。

以上内容展示了研究的主要发现、所采用的方法和未来可能的拓展方向。通过系统性的理论分析、实验验证以及对现有技术的改进创新，为SINS导航算法在地面车辆系统中的应用提供了新的见解和技术指导。

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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10662825/

视觉-惯性特征融合在姿态估计中的进展

摘要

本文回顾了用于姿态估计的视觉-惯性特征融合技术的发展，重点讨论了这些方法如何结合来自相机和惯性测量单元（IMUs）的数据来增强定位准确性和鲁棒性。这项工作基于从IEEE探索 链接找到的IEEE会议出版物。

引言

将如摄像头这样的传感器提供的视觉信息与包括加速度计、陀螺仪和磁强计在内的惯性测量单元（IMUs）的数据相结合，可以为机器人学、自动驾驶车辆和可穿戴技术提供更精确的姿态估计。目标是利用每种传感器类型的互补优势：尽管摄像头提供了丰富的视觉上下文但受到光照变化或遮挡等问题的影响，而IMUs在对抗环境变化方面具有鲁棒性，但在范围和精度上有局限。

方法

融合技术概述

1. 特征基于方法

这些方法从相机图像中提取特异性特征并与来自惯性数据的那些进行匹配。一种常见技术涉及使用图像特征描述符（例如SIFT、SURF）在视觉数据上识别稳健的关键点，它们可以抵抗尺度变化、旋转和光照变化。

2. 姿态图优化

此方法通过构建一个节点表示不同时间步骤由各种传感器估计的姿势的数据结构，并用连接边缘来代表姿势之间的约束。应用非线性优化技术（例如Levenberg-Marquardt算法）来最小化传感器测量值与几何约束之间的差异。

3. 卡尔曼滤波器

卡尔曼滤波器用于动态系统中的状态估计，通过结合视觉和惯性数据来估算系统的状态，相比于单独使用每个传感器可以显著减少误差。

结果

回顾的研究突出了融合技术相对于单一方法的各种优势，包括在变化条件下改善稳定性、增强姿态估计的准确性以及更好地处理异常值。跨不同数据集的比较分析揭示了基于应用场景和技术环境因素的最佳方法趋势。

总结

结合视觉-惯性特征进行的姿态估计代表了一种强大的技术，通过集成每种传感器类型的优势来补偿其局限性。IEEE探索中回顾的研究强调了这个领域的发展，需要进一步调查的区域包括在极端条件下的鲁棒性和计算效率问题。

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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10661761/

平滑的INS/DVL综合导航系统通过在线转移高斯过程回归

研究问题

本文旨在探索使用在线转移高斯过程回归（GPR）创建集成Inertial Navigation Systems（INS，惯性导航系统）与Dead Reckoning Localizer Vector（DVL，死点定位矢量）的新方法。目标是通过补偿传感器数据中的偏移和错误来提高导航系统的准确性和可靠性。

提出方法

方法概要：

采用在线转移GPR进行实时学习，以实现INS/DVL数据的无缝整合及错误补偿。
建立GPR模型，适应不同环境条件下的噪声变化。
实时识别并计算修正值，用于补偿两个系统读数间的偏移或误差。

数据收集：

收集包含在各种环境下多次实验的数据集，确保对不同场景的鲁棒性。
包括从INS和DVL获得的读数数据。

错误补偿过程：

通过在线转移GPR实时分析并识别INS与DVL之间的差异。
计算修正值以补偿系统数据流中的偏移或错误。

验证与测试：

对方法在不同条件下的模拟和现场试验进行验证，确保其有效性和鲁棒性。

创新点

将GPR应用于INS/DVL集成，实现无缝数据融合。
通过在线转移GPR实时适应环境变化及传感器噪声动态。
实时错误补偿提高了导航的准确性、稳定性和适应性。

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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10683726/

基于NARXNN的故障容错方法在基于惯性测量单元（IMU）的多源集成导航系统中的应用

研究问题

本研究聚焦于利用惯性测量单元（IMUs）的集成导航系统的故障容忍问题。通过开发一种采用非线性自回归带外部神经网络（NARXNN）的方法，旨在提高基于多传感器数据融合的定位与定向任务的可靠性和精度。

提出方法

提出了一种NARXNN算法，用于预测传感器输出和检测异常情况，以增强系统的稳健性和准确性。该算法通过使用从不同传感器收集的历史数据进行训练，从而学习正常行为模式。部署时，系统持续比较实时传感器读数与NARXNN的预测值。若发现显著偏差，则可能表示潜在故障或失败，此时算法会调整其行为来减轻对整体性能的影响。

创新点

集成历史数据：使用多传感器的历史数据训练模型，以识别并适应正常运行模式。
实时监测与预测匹配：实时比较传感器读数与NARXNN的预测结果，以快速检测故障或异常行为。
动态调整系统响应：在发现显著偏差时自动调整算法行为，以减轻对系统的性能影响。

结果

通过评估模拟场景，这些场景旨在复制常见的传感器故障情况。结果显示，在50%的传感器存在故障情况下，提出的方法相较于没有此机制的基本系统，在故障容限性和稳定性方面均有显著提升。具体而言，在多达50%的传感器出现故障时，该方法仍能保持高精度水平。

结论

NARXNN在基于IMU的多源集成导航系统的故障容忍应用中展现出有前景的结果，能够提高系统的可靠性和性能，在各种故障条件下表现出色。这一方法提供了稳健框架，适用于进一步完善并应用于现实世界中的导航场景，对促进更安全的自主系统发展具有重要贡献。

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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10662805/

惯性姿态估计方法：多类型级联网络基础

研究问题

本文旨在提出一种基于多类型级联网络的惯性姿态估计方法，以解决传统单传感器方法在处理复杂环境与动态场景时存在的累积误差和不稳定性问题。通过精确估测物体在三维空间中的位置与姿态，该研究对机器人、虚拟现实和增强现等领域具有广泛的应用价值。

提出方法

本文提出的多类型级联网络架构包括一系列专注于不同传感器输入（如加速度计、陀螺仪或磁力计数据）的子网络。通过共享特征表示并进行联合训练，该架构提升了整体估计的稳健性与精确度。在级联结构中，后续网络接收并整合前一网络输出的数据，逐步细化姿态估计。

创新点

网络设计创新：将不同类型的传感器数据集成到多类型级联网络中，提升系统在复杂环境下的性能和适应性。

训练策略创新：采用端对端训练方法，并结合真实世界传感器数据集。引入多任务损失函数以同时优化位置和姿态的精确度，并使用自适应学习率调整机制加速模型收敛并提高泛化能力。

结果

实验结果显示，该方法在一系列基准测试中显著提高了姿态估计精度与减少误差累积的能力，特别是在动态场景与高噪声环境下的表现优于传统单传感器方法。

总结

本文提出的基于多类型级联网络的惯性姿态估计方法展现了在复杂环境下的高性能和稳定性潜力。通过结合不同类型的传感器数据，该架构提升了系统的稳健性和适应性，并为机器人、虚拟现实及增强现等领域的应用提供了有力支持。

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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10661935/

紧耦合激光雷达-全球导航卫星系统-惯性测量单元融合定位与地图构建：IEEE会议论文摘要

研究问题

本文探讨了在高级定位与地图构建系统中，如何整合激光雷达（Light Detection And Ranging）、全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System）和惯性测量单元（Inertial Measurement Units）。研究旨在开发一种紧密耦合融合算法，以提高这些技术在各种应用中的准确性和鲁棒性。

提出方法

传感器集成

作者提出的方法将激光雷达用于距离测量、全球导航卫星提供全球定位信息、以及惯性测量单元进行方向估计。系统通过紧耦合卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器实时融合这些传感器的测量，同时考虑其相对不确定度。

数据融合算法

结合非线性最小二乘法开发了一个新型数据融合算法。此算法优化了激光雷达范围信息与全球定位系统的定位以及惯性测量单元的方向估计之间的整合，同时能够适应不同环境条件（如城市峡谷或GPS信号遮挡）下的变化，并对传感器输入进行权重调整。

性能评估

研究使用模拟数据及来自多种环境的实测数据集（包括城市街道和自然地形），对集成系统进行性能评估。评估指标涵盖定位精度、计算效率以及异常值鲁棒性等多方面，以全面展示系统的性能表现。

创新点

紧密耦合融合算法：通过紧耦合卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器实时整合激光雷达、全球导航卫星系统和惯性测量单元的数据。
适应性数据融合算法：利用非线性最小二乘法开发的创新数据融合策略，根据环境条件灵活调整传感器权重。
全面性能评估：使用模拟与实测数据对集成系统的多方面性能进行综合评价。

结论

本文提出的研究方法为在自主平台定位和地图构建提供了显著优势。整合激光雷达、全球导航卫星系统和惯性测量单元，通过紧密耦合融合算法不仅提高了准确度和可靠性，还增强了系统在动态环境中的适应性，为未来的自动驾驶和机器人技术开辟了新途径。

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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10662340/

研究有效的CSI特征提取和基于深度学习的室内定位方法

研究问题

本文集中于利用通信信号（CSI）对室内定位系统进行先进特征提取技术的研究，采用深度学习模型。研究旨在提升封闭环境内准确定位精度、鲁棒性和效率。

提出方法

研究方法涉及在目标环境中的各个位置部署多种天线并收集原始CSI测量值。接着应用特征提取算法，随后对深度神经网络进行训练，以学会与特定地点相关的模式。利用卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等技术，因为它们能够捕捉数据内的空间-时间关系。

创新点

结果显示了在定位精度、鲁棒性方面的改进与现有方法相比的提升，并证明了所提出的方法适用于各种室内场景的有效性。研究还展示深度学习模型在适应变化环境时具有较小计算开销的能力。

结论

本文介绍了结合CSI特征提取技术与深度学习算法用于室内定位应用的创新方法。通过分析真实世界数据并利用高级机器学习模型，实现了在准确性和可靠性方面的重要提升。未来研究方向包括多传感器集成以及这些系统的可扩展性，以适应更复杂和更大的环境。

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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10679303/

Wi-Fi RTT室内定位精度比较：无人机基站使用2.4 GHz和5 GHz频段

研究问题

本文旨在比较在2.4 GHz和5 GHz两个频率范围内利用Wi-Fi往返时间(RTT)测量值进行无人机基站室内定位的精确性。研究焦点在于评估这些频带在提高基于无人机的应用程序性能时的表现差异，尤其是关注于衡量精度的标准差和均方根误差等指标。

提出方法

实验设置与数据收集

环境布置：在一个受控的室内环境中部署了无人机基站，该环境包含一定数量的障碍物，并确保与Wi-Fi接入点保持不同距离以进行多样化测试。
硬件配置：采用标准IEEE 802.11设备作为Wi-Fi接入点，在两个频段（2.4 GHz和5 GHz）下运行。保证了硬件设置的一致性，以实现公平比较。

测试流程

在相同条件下记录每个无人机基站与Wi-Fi接入点的往返时间(RTT)测量值，并重复试验多次确保数据收集具有稳健性和可靠性。

创新点

频段选择对比：通过量化两个频率带下的定位精度差异，提出了2.4 GHz和5 GHz在室内环境中的性能比较。
干扰因素评估：分析了复杂室内环境中多个Wi-Fi设备和物理障碍物对RTT测量值的影响，并探讨了其对无人机基站定位精度的潜在影响。
实用建议：基于实证结果，给出了使用5 GHz频段作为无人机操作的理想选择，特别是在追求高精确度的室内空间中。

结论

本文通过实验方法比较发现，在相同的测试条件下，采用5 GHz频段进行Wi-Fi RTT测量时，无人机基站定位精度更高。具体表现为更低的标准差和均方根误差值。考虑到干扰因素的影响以及对于高精度要求的应用需求，研究结论建议在类似室内场景中优先选择使用5 GHz频段。

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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10679314/

利用机器学习进行室内定位的多Wi-Fi辅助

研究问题

近年来，室内定位系统已成为许多技术应用的关键组件，在导航、公共安全、零售和工业监控等领域发挥着重要作用。利用Wi-Fi信号进行室内定位因其成本效益以及与替代方案相比在准确度上的优势而受到欢迎。然而，复杂环境中的信号强度变化和多路径效应等问题仍然是挑战。

提出方法

算法概述
本文提出了一种基于深度学习的新颖方法来使用多种Wi-Fi信号进行室内定位，通过卷积神经网络（CNN）处理原始无线电接收强度指示（RSSI）。数据集从不同位置构建，涵盖了包括材料影响在内的多种室内环境和复杂拓扑结构。通过预处理步骤对数据进行了标准化和增强，以提高模型的鲁棒性。

数据收集与预处理

为了确保模型适用于各种室内场景，我们构建了一个大规模的数据集，包含不同拓扑结构和材料的影响。这些步骤包括标准化和增加多样性来提升模型性能。

模型架构

核心部分是训练一个能够同时处理多个Wi-Fi频道RSSI值的多输入CNN。网络设计考虑了捕获接入点之间空间依赖关系以及内部时间依赖关系的层，用于提取关键特征以进行准确定位。

结果展示

性能指标
在各种室内环境和复杂场景下，我们的模型相较于传统方法显示出了更高的准确度和鲁棒性。关键性能指标包括平均定位误差降低了20%，特别是在受到高多路径效应或遮挡影响的环境中观察到特别改进。

结论

所提出的机器学习框架利用多种Wi-Fi信号进行室内定位，代表了这一领域的显著进步。它提供了增强的准确性和可靠性，在难以通过单一来源解决复杂问题的场景中尤为重要。未来工作将包括扩大数据集以涵盖更多样化的室内环境，并整合更多环境因素到模型决策过程中。

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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10679309/

基于姿态识别的室内行人定位方法：UWB与IMU的互补应用

研究问题

本文聚焦于提出一种新颖且有效的方法，用于在室内环境中实现行人的准确位置定位。该方法结合了超宽带（UWB）技术与惯性测量单元（IMUs），并通过姿态识别来提升定位精度和鲁棒性。

提出方法

本文介绍了一种互补的定位系统，利用UWB精确的距离测量能力以及IMUs提供的方向数据，为室内环境提供实时且准确的位置追踪。该系统通过融合UWB与IMUs的数据，并结合姿态识别技术，提供了比单独使用任一技术更为精确和可靠的定位解决方案。

系统架构

所提出的系统包括两部分：提供方位数据的惯性测量单元（IMU）及用于测量环境内静态标签位置的距离模块——超宽带技术（UWB）。通过姿态识别算法整合这些测量值，估算行人在建立在固定标签参照系下的相对位置。

姿态识别

核心在于准确确定用户与固定标签之间的相对姿态。利用机器学习方法训练的模型在多组用户数据集上进行操作，设计旨在抵抗速度、方向变化及环境条件的影响，并确保系统的鲁棒性。

数据融合

实时融合UWB距离测量和IMU方位数据通过卡尔曼滤波器或类似方法实现。该过程考虑了传感器噪声减少及同步问题，与单独系统相比提供了更可靠的位置轨迹估计。

创新点

提高定位精度与鲁棒性

结合姿态识别能力与UWB技术增强了IMU定位系统的性能，使其更适合要求严格的室内应用场景，如智能建筑、自主导航和机器人学领域。在不同复杂程度的室内环境中测试显示了系统能维持位置稳定性。

竞争 GNSS 替代方案

该方法提供了比传统基于 IMU 的方法更高的实时准确性和精度，在拥挤空间或楼层布局复杂的环境下效果尤为显著，与室外环境中的GNSS替代方案相媲美。

适应性与扩展性

提出的定位方法能够适应各种应用需求，并在不同室内环境中保持高效和稳定。其设计考虑了潜在的扩展性，为未来的优化提供了灵活的基础。

结果与总结

结果显示，结合UWB技术、IMUs数据融合及姿态识别的方法显著提高了室内行人的位置定位精度。在复杂环境下的测试证明了系统的鲁棒性和可靠性。本文的研究成果开辟了智能建筑导航、机器人学和自主车辆系统等领域的应用新路径，并为现有GNSS替代方案提供了有效的竞争者。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10661922/

精细化GPS受限环境下基于卡尔曼滤波的行人死测距算法研究

摘要

本文探讨了在基于卡尔曼滤波器改进行人在无GPS环境下的定位精度和可靠性，通过调整自适应算法来精简估计过程，以最小化因传感器噪声、漂移和其他环境因素引起的误差。该研究旨在提高定位准确性，并在不受限的环境中增强行人导航系统的鲁棒性。

引言

背景

行人在各应用中都发挥着关键作用，如紧急响应、个人安全、机器人辅助、城市探索和军事操作等。传统的行人在无GPS环境下依赖惯性测量单元（IMU）进行位置估计，但由于重力漂移和传感器偏置等问题，随着时间的推移会累积误差。

目标

本文研究旨在优化用于行人定位的卡尔曼滤波器算法，并提出一个动态调整过滤参数的方法，该方法根据实时数据进行。这种策略的目标是提高定位准确性、减少计算负载并增强系统在不同环境条件下的稳定性。

方法论

系统架构

优化后的PDR（位置差分率）系统集成了IMU用于运动感应，卡尔曼滤波器用于状态估计以及外部参考（如Wi-Fi或超宽带）进行周期性修正。该架构设计目的是实时最小化误差，同时平衡计算效率和准确性。

自适应算法

所提议的自适应算法涉及动态估计卡尔曼滤波中的过程噪声协方差矩阵。此估计基于预设阈值并比较实际传感器数据与正常条件下的预期值。偏离表明增加的噪声或不准确，需要参数调整以最小化错误。

实验设置

为了验证提出方法的有效性，使用包含不同程度遮挡的城市环境和速度变化的实际数据集进行了大量模拟。

结果

结果显示，在典型城市条件下对传统卡尔曼滤波实施的定位精度显著提高。优化后的PDR系统平均在计算开销相似的情况下实现了大约30%的位置误差减少。

总结

研究表明，卡尔曼滤波器的自适应优化可以显著增强GPS受限环境下行人在无GPS环境下的定位性能。所提出的方法提供了精确定位能力的稳健解决方案，适合集成到各种需要精密定位功能的应用中。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10661974/

Monocular Visual-Inertial Odometry with Point-Line Feature Fusion Assisted by GPS Signals

摘要

本文介绍了基于单目视觉-惯性测量单元（Monocular Visual-Inertial Odometry，MVI）的定位技术。在该方法中，点和直线特征融合被用于提高GPS信号辅助下的定位精度。通过将GPS信息与所识别的几何特征相结合，系统特别针对低纹理区域、静态场景或光照条件变化等挑战性环境提升了定位的准确性。

引言

自动驾驶车辆、无人机及机器人导航领域对实时准确位置评估的需求不容忽视。传统的视觉里程计（Visual Odometry）方法在丰富的纹理环境中表现良好，但在缺乏特征的情况下（如低纹理区域）、弱光条件下或面对静态场景时容易遇到定位问题。为解决这些问题，本文提出了一种集成GPS信号的MVI技术。该系统通过融合点和直线特征来增强定位性能。

方法

系统架构

核心组件包括：

单目相机：用于捕捉环境视觉信息。
IMU（惯性测量单元）：监测运动与姿态变化。
GPS模块：提供外部位置基准参考。

特征检测与融合

系统首先利用单目相机获取图像，并通过特征检测算法识别点和直线。在低纹理区域或静态场景中，这些几何元素有助于提高定位稳定性。结合GPS信号，系统优化了位置估计过程以减少误差。

GPS信息整合及最小二乘法应用

GPS数据与视觉测量结果相结合，采用最小二乘法等技术进行校正处理。这种方法确保了即使在视觉和惯性测量存在偏差的情况下也能获得精确的位置信息。

点线融合与优化

通过分析点和直线之间的几何关系，实现不同参考框架下的转换估计。这一策略不仅提升了定位精度，还增强了系统在复杂环境中的适应性和稳定性。

结果与讨论

实验验证表明，在各种挑战性的场景下（包括低纹理区域、静态环境等），结合GPS辅助的MVI方法显著提高了定位性能，并减少了误差和提高了稳定度。文章还深入探讨了系统的鲁棒性、计算效率及与其他定位技术的比较，旨在全面评估其优势。

结论

通过在单目视觉-惯性测量单元基础上集成GPS信号与点线特征融合，本文提出的方法提供了一种有效的实时定位解决方案。该改进不仅增强了精确度，还提升了系统性能和稳定性，在实际应用中展现出广阔的应用前景。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10662377/

不依赖位置信息的红外超宽带（IR-UWB）雷达室内被动定位

研究问题

本文提出了一种利用红外超宽带（IR-UWB）雷达进行精确定位应用的创新方法，该技术无需任何来源的位置信息。

提出方法

方法涉及在整个要定位的区域内部署IR-UWB发射器。环境中的接收器配备有高精度时间差（ToF）测量设备，能够检测并处理由发射器发出的超宽带信号。利用超宽带信号在不同介质中传播时质量不会显著降级的能力，系统准确确定节点之间的距离。

创新点

该方法使用IR-UWB雷达进行先进被动室内定位，无需外部位置信息支持。通过广泛测试和验证，在各种条件下展现出厘米级的一致精度，并且与现有方法相比表现出更高的效率和可靠性。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10672598/

利用机器学习进行室内定位的多Wi-Fi辅助研究

研究问题

随着物联网和智能空间的发展，精确、实时的室内定位成为了多种应用领域（包括但不限于智能家居、物流管理、零售业等）的关键需求。本文旨在探索如何利用深度学习技术结合多源Wi-Fi信号数据来实现室内定位系统，并通过实验验证方法的有效性及精度提升。

提出方法

本研究采用深度学习模型作为核心算法处理多源Wi-Fi信号数据，目标是路径预测和位置估计。具体实施步骤包括：首先，从Wi-Fi信号中提取与位置相关的关键特征；接着，利用预训练的深度神经网络（例如卷积神经网络或循环神经网络）进行建模和预测。

创新点

提出的方法结合了多源Wi-Fi信号数据，并使用深度学习模型提高室内定位的精度。通过实验验证，该方法在不同的室内环境和复杂干扰条件下表现出较好的鲁棒性及准确性。与传统定位方法相比，提出的系统平均误差降低了至少20%，尤其是在复杂建筑结构和高干扰环境下更为显著。

结论

本文提出的方法不仅提供了高效、准确的室内定位解决方案，并且展示了机器学习技术在增强传统定位技术上的巨大潜力。结合多Wi-Fi信号的数据分析与深度学习模型的应用，为室内环境下的定位系统提供了可靠的性能保障。未来的研究可进一步探索算法优化以适应更广泛场景和动态变化的室内环境。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10679309/

基于高斯逼近，深度神经网络辅助的精确室内定位

研究问题

本文提出了一种结合了高斯逼近技术与深度神经网络的方法来实现精确室内定位。研究的主要问题在于如何在无线环境中引入不确定性建模，并利用深度学习框架对基于接收信号强度指示（RSSI）和其他传感器数据的位置估计进行优化。

提出方法

该方法的核心在于两个主要步骤：首先，使用高斯逼近技术拟合无线环境地图中的不确定性，以捕捉信号强度的空间变异和异常现象。接着，通过集成深度神经网络处理RSSI测量及其他传感器输入的数据，学习与位置之间的复杂映射关系。在每一步中，系统迭代优化其位置估算，并更新对位置不确定性和改善准确性的理解。

创新点

本文的创新之处在于：

高斯逼近模型构建：提出了一种高效的方法来拟合无线环境地图中的不确定性。
深度神经网络集成：将深度学习技术用于处理传感器数据，提高位置估计的精度和鲁棒性。
迭代优化流程：通过结合高斯逼近与神经网络预测实现精确室内定位的迭代优化方法。

结果

仿真结果显示，所提出的方法在室内定位任务中显著提高了精度。与传统方法相比，平均位置误差降低了约30%，验证了其有效性。

结论

本文证明了将高斯逼近技术与深度学习相结合具有潜力来实现精确室内定位，并提供了一种有效提高室内定位系统准确性和可靠性的方案。未来工作可能包括集成更多传感器或利用更先进的机器学习模型，以增强系统的适应性及在各种环境下的应用。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10677097/

基于概率的时间到达与角度到达联合定位在实际室内环境中的应用

摘要

本文聚焦于实际室内环境背景下的时间到达（ToA）和角度到达（AoA）联合定位技术的实验分析。研究目标在于探索这些方法在真实世界应用场景中的性能局限、实践考量以及实施时所需的有效增强策略。

引言

室内定位系统对零售、医疗健康、智能家居等领域的应用至关重要，因其对于定位准确性和稳定性的高要求。本文旨在填补现有文献中关于基于概率的ToA和AoA方法的研究空白，这些方法集成了时间信息与信号方向数据的分析。

方法

研究团队构建了实验环境，包含多个发射节点（锚点），它们以不同功率级别发出已知信号，并配备有用于测量ToA和AoA的目标移动节点。他们采用统计模型实时处理接收到的数据，并以此估算目标在环境中的位置。

结果

在受控条件下进行的实验显示，在较低噪声与较少信号干扰的情况下，结合概率方法利用联合的ToA和AoA数据显著提高了定位精度。然而，在多径衰落严重或存在大量障碍物的室内环境中，性能会有所下降，导致测量结果可能具有不确定性。

结论

研究发现，尽管将时间到达与角度到达测量相结合在提高室内定位精确度方面具有巨大潜力，但还需进一步探索解决信号传播相关的挑战，并开发适用于复杂室内场景的健壮算法。这项工作为提升室内定位系统提供宝贵的见解。

原文链接

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045790624006207

IoT受限设备中的实时定位框架

摘要：

本文聚焦于为物联网（IoT）受限设备设计一种实时定位框架。随着物联网技术的广泛应用，实时定位对于提升效率、确保安全及改善用户体验至关重要。旨在开发满足低资源需求设备（如计算能力弱、功耗有限）的高效率实时定位系统。

引言：

在物联网推动下，实际世界对象数字化通过传感器和网络实现。实时定位在物流、智能交通、智能家居等场景价值显著。受限设备（微型机器人、穿戴式设备），受资源约束影响，对实时定位算法提出了更严格要求。

方法：

提出基于多源距离信息融合的定位方法。框架包括：数据采集、预处理、转换和融合四个环节：

数据获取：收集不同传感器的距离测量。
数据预处理：清洗校准，提升质量。
转换为坐标：将距离转换为空间坐标以实现精确位置定位。
融合算法：采用加权平均或最小二乘法整合数据，减少误差提高精度。

结果：

在实际受限设备上实现该框架并在多种场景测试后得到结果：

定位准确度提升显著。
系统性能优化，能耗和计算资源消耗降低。
保持合理的系统响应时间。

讨论与结论：

本文提出的实时定位框架为IoT受限设备提供有效解决方案。多源数据融合技术不仅提升了精度，还降低了对系统的需求。未来研究可探索适应更多传感器及场景的扩展，并优化算法提升鲁棒性和通用性。同时，在隐私保护上探讨无信息泄露的高质量服务方法。

创新点：

该框架针对受限设备的特性和需求进行了创新设计，包括：

高效多源数据融合：整合多种来源的数据以提高定位准确度。
资源优化：在确保性能的同时降低能耗和计算负载。
响应时间控制：维持合理的时间延迟。

未来工作：

后续研究将考虑适应更多类型的传感器，优化算法的鲁棒性和通用性，并探索如何在不泄露隐私的情况下提供高效定位服务。

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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10677241/

单轴旋转SINS导航算法与运动约束在地面车辆系统中的应用

研究问题

本文研究了单轴旋转SINS（半封闭惯性导航系统）算法，专门设计用于地面车辆导航系统的应用。通过集成运动约束，旨在提高导航精度和可靠性，并解决传统导航系统面对的关键挑战。

提出方法

为了解决传统SINS算法在长时间运行中出现的准确性问题，本文提出了一种结合了运动约束的新单轴旋转SINS算法。该算法利用惯性测量单元（IMU）数据（包括陀螺仪、加速度计和磁强计），以估计角位移变化，并特别关注跟踪围绕单个旋转轴的角速率。

通过在卡尔曼滤波器中整合运动约束，引入车辆物理特性的可允许移动限制（如最大速度、加速度）。这些约束作为上下限信息被应用到算法中，影响了对角位移变化的估计。这种方法有效提高了系统性能，并且已在模拟实验中得到验证。

创新点

算法架构与运动约束整合

提出的单轴旋转SINS算法通过将车辆移动物理限制集成至卡尔曼滤波器，实现了算法的有效优化。这为提高导航精度和可靠性提供了新的途径。

模拟实验验证

通过在不同场景下进行的模拟实验，如城市导航、高速运动等，评估了改进后算法与传统SINS方法相比的表现。结果显示，在准确性和稳定性方面均得到了显著提升，尤其是在重复性测试中，系统表现出了稳定的方位估计能力。

结论与展望

该研究强调了在地面车辆导航系统中采用结合运动约束的单轴旋转SINS算法的有效性。通过利用车辆物理特性的限制和动力学特征，实现了相较于传统方法的高精度和高可靠性。未来工作将集中于扩展至多轴系统的应用，并整合额外传感器数据，进一步优化系统性能。

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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10662825/

视觉-惯性特征融合在姿态估计中的应用

研究问题

本文探讨了用于提高动态环境下的姿态估计系统准确性和鲁棒性的高级技术。研究的主要关注点是如何将摄像头的视觉信息与惯性测量相结合，以实现更可靠的位置定位。

提出方法

方法描述

文中提出的方法包含以下关键步骤：

特征提取：系统使用相机捕获视觉特征（如SIFT或SURF算法），并从IMU等传感器获取惯性数据。
数据融合：通过将视觉线索与惯性测量进行比较，系统聚合这些特征以确定最小化姿态估计误差的最佳对齐方式。此过程旨在利用两种传感器的优势——即高分辨率视觉数据和较少依赖纹理的特性，以及惯性传感器提供连续运动跟踪的能力。
优化算法：使用迭代优化算法根据结合的特征集来细化姿势估算，旨在提供更准确且稳定的解决方案。

创新点

方法创新

提出的方案显著提高了现有技术的姿态估计精度，并在各种条件下（包括静态和动态环境、不同光照条件和传感器噪声水平）进行了测试。结果表明，在与仅使用视觉或惯性数据相比时，该系统表现出了有希望的提升。

结论

文章展示了通过集成视觉和惯性特征来开发用于姿态估计的新颖融合方法不仅可以提高准确性，而且在各种操作条件下都提高了可靠性。此技术为增强系统在挑战性环境中的实时定位能力提供了新的途径，并特别适用于移动机器人、AR技术等领域。研究的创新点在于它关注于开发适应性和多用途的姿态估计解决方案，旨在受益于视觉感知和惯性传感之间的互补作用。

总之，本文提供了一个跨领域融合技术的实例，通过结合视觉信息与惯性测量，实现了姿态估计性能的显著提升，并为未来的传感器融合研究和应用提供了新视角。

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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10661761/

无缝INS/DVL集成导航系统通过在线转移高斯过程回归

摘要

本文介绍了一种基于在线转移高斯过程回归的创新方法，用于整合惯性导航系统（INS）和多普勒测速仪（DVL），旨在改善动态环境中的导航准确性。在传统方法可能因环境变化或传感器不准确而出现错误的情况下，我们描述了此集成导航解决方案的设计、实现以及性能评估。

引言

导航系统对从自动驾驶车辆到水下机器人等各种应用至关重要。本文专注于结合INS和DVL技术与高斯过程回归（GPR），以创建一种既能实时适应各种条件的高效且稳健的导航系统。通过将这两种传感器集成到在线转移GPR中，旨在减少每种传感器单独存在的错误，从而提高整体系统可靠性。

方法

INS 和 DVL 的背景

INS：INS是一个自成体系的导航系统，使用加速度计、陀螺仪等传感器测量位置、姿态、速度等信息，无需依赖外部数据。
DVL：DVL通过多普勒效应测量水下车辆相对于海底或其他固定参考点的速度。

高斯过程回归

GPR是一种用于回归任务的贝叶斯非参数模型。它提供了一个与观察到的数据匹配的可能性函数分布，允许带有不确定性估计的预测。

在线转移高斯过程回归

所提出的方法利用在线转移GPR实时整合INS和DVL数据，同时考虑到环境变化或传感器不准确性。

结果

通过在各种条件下的广泛模拟和实验，集成系统在与单独INS或DVL系统相比时，在导航精度方面表现出显著的改进。关键性能指标如位置误差减少以及对传感器噪声的鲁棒性被量化并进行了分析。

总结

无缝INS/DVL集成导航系统通过在线转移高斯过程回归提供了一种有前景的方法，用于在复杂环境中增强导航系统的可靠性。通过利用INS和DVL的优点，并通过GPR实现实时调整以适应环境条件和传感器不准确性，这一方法代表了自主导航技术的进步。

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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10683726/

基于NARXNN的故障容忍方法：IMU辅助多源集成导航系统

研究问题

本文针对基于惯性测量单元（IMU）数据的集成导航系统的故障容忍需求提出一种创新解决方案。研究重点在于通过神经适应径向基函数网络（NARXNN），有效管理和处理实时误差与故障，以提高在复杂环境中的准确导航性能。

提出方法

为解决集成导航系统依赖IMU传感器时出现的错误和故障问题，本文介绍了一种利用NARXNN的方法。此方法的核心组件是神经适应径向基函数网络（NARXNN），通过实时调整其参数并从历史数据中学习，来提高系统的鲁棒性。

神经适应径向基函数网络（NARXNN）

NARXNN模型由三个主要部分组成：

输入层：接收传感器读数。
RBF层：基于输入之间的距离进行模式识别的径向基函数，用于数据分类和聚类任务。
输出层：提供故障容忍估计，通过实时调整参数以提高系统在故障情况下的性能。

故障检测与诊断

系统利用统计方法监控传感器数据中的偏差，并由NARXNN模型进行预测潜在故障。主动的策略使系统能够在导航准确性受到显著影响之前及时干预。

创新点

本文提出的方法相比于传统的卡尔曼滤波和滑动模式控制等技术，在各种故障场景下的模拟研究中表现出色。结果显示，该方法在提高系统稳定性、降低噪声条件下的错误率以及在发生故障时提高可靠性方面优于现有技术。特别是在恶劣环境和传感器异常情况下提供更安全、更准确的导航路径。

结论

基于NARXNN的方法显著增强了以IMU为基础的集成导航系统的性能，并有效管理了误差与故障问题。这一工作对在多源数据环境中考虑故障容忍的鲁棒导航解决方案领域做出了贡献，确保了导航过程的安全性和准确性。该论文概述了一种将神经网络技术融入导航系统架构的新方法，特别适用于处理基于IMU数据的集成导航系统的挑战。

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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10662805/

在动态环境中实现LiDAR-GNSS-IMU数据的紧密耦合整合已成为定位与制图领域的关键研究问题。本文通过提出创新方法解决了这一挑战，旨在大幅提升局部化和制图系统的精度与鲁棒性。结合每个传感器的优势（Lidar的高精确度、GNSS的全球覆盖范围以及IMUs在短期内的稳定性），开发了一个紧耦合融合算法，采用卡尔曼滤波器将LiDAR、GNSS和IMU的数据优化整合。

方法介绍：

Lidar数据处理：

点云注册：对原始LiDAR数据进行精确的空间定位。
强度与深度信息利用：增强地图融合的质量，通过Lidar的强度和深度数据进行深入分析。

GNSS集成：

实时动态（RTK）校正：使用RTK技术提升GNSS测量精度，确保全球覆盖范围内的高精准度定位。

IMU数据融合：

偏差估计：采用自适应算法解决时间变化偏置问题。
运动补偿：利用IMU数据在LiDAR扫描之间进行运动调整，提高地图一致性。

实验结果：

在不同环境条件下验证了该方法的有效性。在面对复杂场景（如多层建筑间的信号弱或缺失）时，定位精度显著提升30%，与仅使用Lidar和GNSS系统相比。此外，在传感器性能退化的情况下，系统的鲁棒性得到增强。

结论：

紧耦合融合Lidar-GNSS-IMU的方法为复杂环境下的自主系统定位提供了高效、鲁棒的解决方案。通过整合多种传感器的数据，提高了系统在各种条件下的可靠性与精度。未来研究将聚焦于进一步优化算法参数以适应特定应用场景，并集成更多技术以应对多样化环境需求。

未来展望：

未来工作将探索如何优化卡尔曼滤波器性能以更好地适应不同场景，同时提高实时处理能力并整合其他融合技术，确保系统在更广泛的环境下都能保持高效运行。

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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10662340/

单目视觉惯性定位与导航系统的点-线特征融合方法，结合GPS辅助

摘要

本文论述了一种在单目视觉惯性定位与导航（MVO）系统中集成GPS信号的解决方案。该系统采用点-线特征融合技术，在缺乏直接视觉信息的情况下显著提升了定位精度和鲁棒性。通过将GPS数据融入到视觉与惯性的联合优化过程中，不仅大幅提高了定位准确性，还减少了对传统传感器（如RGB-D相机或激光雷达）的依赖。

引言

传统的自动驾驶系统通常采用多种传感器组合来实现精确的位置估计与导航决策，但存在多个挑战，尤其是当面临GPS信号覆盖不佳或在室内定位时。本文提出的单目视觉惯性导航系统，通过融合点-线特征和GPS信息，旨在提升在困难环境下的定位性能。

方法

系统架构概述

MVO系统的目的是实时估计位置，并利用摄像机与IMU数据进行优化。核心在于优化基于点-线特征的相对姿态矩阵，并将GPS数据作为校正项集成至视觉与惯性的联合优化过程中，从而提高定位精度和稳定性。

GPS信号集成策略

为了校准系统，采用误差模型结合GPS测距结果与视觉特征的距离测量，设计了一个联合优化流程。在此流程中，GPS信息用于迭代调整视觉-惯性组合的估计误差，以减少偏差并提升整体准确性。

点-线特征融合算法实现

在单目摄像头获取的图像中，首先检测和匹配点特征构建局部描述子，并识别潜在直线结构。通过这些点与线建立的相对几何约束形成优化问题求解最优姿态估计。

结果分析

实验结果表明，在不同环境条件下（包括GPS信号不佳或完全无信号情况），采用点-线特征融合策略的MVO系统显著提升了定位精度，尤其是在缺乏直接视觉输入的情况下提供稳定位置估计。城市环境中，通过有效利用GPS数据补充视感知信息缺失，减少了导航系统的不确定性。

结论

本文提出的方法为单目视觉惯性定位与导航技术开辟了新途径。通过集成GPS信号和点-线特征融合策略的系统，在复杂环境下的定位能力得以提升。未来研究将进一步优化此系统以适应更多变的现实场景，并广泛应用于自动驾驶领域。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10662377/

FedNav：一种安全的基于AIoT的惯性定位联邦学习方法

摘要

本文提出了FedNav，一种专门针对物联网（AIoT）环境的安全惯性导航技术。该方法通过联邦学习框架解决数据本地化和用户隐私保护的问题，无需合并敏感数据即可提供准确的位置估计。FedNav在不共享原始数据的前提下，促进多个参与者联合训练模型。

引言

随着AIoT设备的广泛使用以及实时位置信息需求的增长，传统的定位方式面临隐私保护与性能需求的双重挑战。联邦学习作为一种分布式机器学习技术，在保留本地数据的同时，促进了模型训练，成为解决此问题的有效途径之一。FedNav在此基础上构建解决方案，优化了AIoT环境中的惯性导航系统。

方法

系统设计

FedNav体系结构包含移动终端、边缘服务器和中央服务器三个核心部分。移动终端收集信息并执行本地模型训练；边缘服务器负责整合来自不同设备的训练结果；中央服务器协调联邦学习全过程，确保数据隐私不被泄露。

技术实现

通信安全：FedNav使用安全传输协议（如TLS），保护在节点间传递的数据。
差分隐私增强：通过向上传递带有噪声的数据，FedNav实施数值模糊技术，最大限度地减少信息泄露风险。

算法流程

客户端初始化 - 终端设备安装FedNav软件，并准备收集定位数据。
本地训练 - 每个终端在不与中央服务器共享数据的情况下，使用本地数据集进行模型训练。
结果聚合 - 边缘服务器接收到各节点发送的更新后，对模型参数加权平均，生成全局模型。
迭代学习 - 该过程在多轮循环中重复，直至满足预设收敛条件或达到最大迭代次数。

结果与分析

FedNav的有效性和可行性通过一系列实验验证。实验证明，在不泄露敏感信息的前提下，系统能实现高精度的位置估计和定位追踪。性能评估（计算效率、通信成本及隐私保护效果）显示了FedNav在AIoT位置服务中的显著提升。

讨论与结论

本文详细阐述了FedNav联邦学习方法的设计和关键技术，并通过实验验证了其安全AIoT定位系统中的潜力。该方法为数据处理提供了高效且尊重用户隐私的解决方案，对物联网时代的位置服务具有重要贡献。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10677776/

准确的运动参数估计：IMU与GPS传感器融合技术探索

研究问题

本文研究了如何通过将惯性测量单元（IMUs）和全球定位系统（GPS）传感器的数据融合，以精确估计动态环境中运动参数的问题。旨在开发一种方法，提高测量精度、抗环境干扰能力和计算效率，对比传统的独立使用IMUs或GPS的技术。

提出方法

本研究深入探讨了各种融合技术解决方案，包括但不限于卡尔曼滤波器、互补滤波法以及扩展卡尔曼过滤（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。通过对IMU提供惯性数据如加速度和角速度与GPS提供的高精度全球定位信息的结合使用，提出了在不同环境条件下的融合算法实施方法。研究还分析了实现挑战、计算需求，并讨论了该技术的实际应用。

创新点

传感器融合策略：通过比较互补滤波法、EKF和UKF等数据融合策略的性能，在准确性和可靠性方面取得了显著改进。
非线性问题处理：无迹卡尔曼滤波（UKF）在处理复杂且非线性的系统时表现出更优的能力，提供了更高的计算效率与鲁棒性。

本研究通过实验验证了所提出融合技术的有效性。评估结果在受控条件下的模拟数据和实际环境中的试验中进行了测试，结果显示，在一般情况下，采用高级算法（如无迹卡尔曼滤波器）的方法能够实现更高的性能水平。

结论

本文表明，精确的动力学参数估计对于需要高精度运动追踪的应用至关重要。通过融合传感器技术，并特别应用先进的算法，可以显著提高系统性能，包括准确性、环境干扰下的鲁棒性和抗干扰能力。研究结果显示了融合策略的有效性，并指出了在优化整合策略下实现更高性能的可能性。

参考文献和附录

参考文献：[相关学术论文列表]
附录
- 详细数学模型：提供了用于算法实现的关键数学公式。
- 实验设置说明：描述了硬件配置、测试环境和实施过程的详细步骤。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10685061/

Robust Neural Visual Inertial Odometry with Deep Velocity Constraint

摘要

本文提出了一种结合深度学习和约束优化的稳健神经视觉惯性航迹（VIO）方法。通过集成先进的深度神经网络架构和基于物理模型推导的深度速度约束，旨在提高VIO系统在复杂环境下的性能、稳定性和效率。

引言

随着机器学习算法在融合过程中取得显著进展，深度神经网络被用于状态估计和决策制定中，视觉惯性航迹领域取得了重大突破。传统VIO方法依赖于复杂的数学模型以进行运动和位置的估计，但往往在计算资源消耗或不同条件下的准确性方面存在局限。

我们的提议方法通过关注稳健的深度学习框架解决这些问题，该框架整合了基于物理模型推导的深度速度约束。这一策略减少了对计算密集型非线性优化的依赖，并允许系统在动态环境中实现实时性能。

方法

核心是将一个深度学习模型与原始传感器数据集成，用于预测运动状态（位置、方向）和速度约束参数。该模型架构结合了卷积神经网络进行特征提取和循环层以处理时间序列输入。我们采用一种新颖的损失函数，在训练过程中确保预测的速度遵循物理约束，并同时最小化运动估计误差。

结果

在具有不同环境条件的数据集上进行了实验验证，包括城市导航、户外追踪的各种天气条件和室内探索任务。关键性能指标，如位置误差、方向精度以及与其它VIO算法相比时的计算效率进行了分析：

定量分析：

位置误差：挑战性环境中平均降低25%。
方向精度：大部分数据样本中与其它VIO方法相比提高±1°。
计算效率：所提议系统保持实时性能，同时在准确性方面超越了类似方法。

结论

结合深度学习技术和物理约束的视觉惯性航迹为更稳健、准确的估计提供了可能。实验结果证明了这一策略在多种应用中的潜力，提升了自主导航系统的鲁棒性和效率。未来研究将专注于提高算法对不同传感器输入类型的适应能力，并优化其在极端条件下的性能。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10685121/

使用低成本GNSS和MEMS加速度计的精确动态位移监测集成

研究问题

评估了结合双频低成本全球导航卫星系统（GNSS）芯片组和惯性测量单元（IMU）微机电系统（MEMS）传感器的接收器性能，以用于振动监测。该研究旨在验证将此系统应用于结构健康管理中精确动态位移监测的可能性。

提出方法

通过在各种与振动监测相关的条件下评估整合了GNSS芯片组和MEMS加速度计数据准确性以及后处理模式下应用于相对运动定位的适用性来设计方法。比较了集成系统性能与仅使用GNSS系统所得结果进行了全面分析。

创新点

高精度

低成本GNSS接收器在相位观测噪声水平方面具有竞争力，并表现出优于高级接收机的码片噪声水平，自相关系数极低，适合高速应用。

振动监测能力

MEMS加速度计数据确认适用于振动监测任务，在振动表征实验中与仅使用GNSS系统的比较下显示振幅误差减少了15%，进一步通过后向平滑耦合解决方案降低了20%的错误。高性能耦合方案下的平均振幅误差报告为0.4毫米。

高性能耦合

频率分析证明了在精确度和可靠性方面，耦合GNSS与加速度计数据比单独传感器系统的性能更优。

数据融合优势

能量谱分析显示融合GNSS与加速度计数据对减少噪声的益处，并突出作为稳健解决方案在振动监测应用中的有效性。

结论与展望

结合低成本GNSS和IMU MEMS传感器系统，借助专门软件支持的相对运动定位功能，该研究验证了其作为精确动态位移监测的有效性。耦合解决方案在振动监测应用中优于单独使用GNSS系统的方案，在准确性与可靠性方面提供了改进。

原文链接

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S026322412401683X

准确的惯性测量单元（IMU）和全球定位系统（GPS）传感器融合下的运动参数估计

研究问题

本文聚焦于探讨如何通过结合利用惯性测量单元（IMU）与全球定位系统（GPS）传感器，以实现精确的动态系统运动参数估计。在现代科技快速发展并广泛应用于自动驾驶汽车、无人机导航等领域的大背景下，确保动态系统的高精度和实时性能成为了关键需求。

提出方法

研究中提出的核心方法是采用卡尔曼滤波算法进行数据融合。这一统计估计技术被用于目标状态预测与更新，尤其在IMU输出与GPS信息之间实现了高效的信息交换与调整。通过深入分析传感器误差模型，并借助卡尔曼滤波实时优化运动参数估计值，该策略显著减少了系统整体的不确定性。

创新点

本文的研究成果特别表现在以下几点创新：

动态环境适应性：所提出的融合方法在各种动态环境中展现出高度的适应性和鲁棒性。
精度提升：特别是在低卫星信号质量或IMU长期误差累积的情况下，卡尔曼滤波算法的数据融合策略显著提高了运动参数估计的准确性。
实时性能与高效性：确保了实时性的同时实现了高效率，使得其在复杂动态系统控制领域中的应用成为可能。

结论

综上所述，本文提出基于卡尔曼滤波的数据融合策略，为提高运动参数估计精度提供了有效途径。通过实验验证，该方法不仅显著提升了在不同条件下的性能表现，还在实际应用层面证明了其价值与潜力，为未来需要精确运动参数估计的新领域提供了一种可借鉴的解决方案。

原文链接

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10685061/

VirCap: Virtual Camera Exposure Control Based on Image Photometric Synthesis for Visual SLAM Application

研究问题（Research Problem）

本文深入探讨了基于图像光度合成的虚拟相机曝光控制（VirCap）方法在视觉同步定位与地图构建（Visual SLAM）领域的应用。研究聚焦于解决SLAM系统中光线波动、遮挡和非线性挑战，以提高深度估计精度并减少光照变化对结果的影响。

提出方法（Proposed Method）

理论基础与技术实现

理论基础：光谱图像分析与多视角融合

文章引入了一种结合场景的光谱信息进行实时补偿的VirCap方法。该方法通过动态调整虚拟相机参数来创建高保真视图，确保在不同光照条件下的适应性。

技术实现：

实时曝光控制：通过检测现场光照变化并计算相关系数，实施了实时光照响应调节。
动态环境适应：基于光线强度、角度等多维度信息优化虚拟相机参数，有效减少了遮挡效应和提高了深度估计的准确性。