導航與定位工程
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時間：2026-01-04
導航與定位工程的實例教程
作者| Jack_Kuo@CSDN
https://blog.csdn.net/weixin_37251044/article/details/78515909
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背景介紹： 機器人的自主定位導航
正如圖中所示，機器人自主定位導航技術(shù)中包括：定位和地圖創(chuàng)建（SLAM）與路徑規(guī)劃和運動控制兩個部分，而SLAM本身只是完成機器人的定位和地圖創(chuàng)建，二者有所區(qū)別。
首先明確一下自主導航的兩大解決方案：
1.傳統(tǒng)方案：SLAM+路徑規(guī)劃+運動控制；
2.深度學習：這一兩年，深度學習成為人工智能的代名詞。在這個行業(yè)，前幾年還是以比較傳統(tǒng)的概率學，或者控制論的方式進行機器人自主定位導航。但這里展現(xiàn)的是完全通過深度學習，直接通過攝像頭數(shù)據(jù)作為信號輸入，再通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接產(chǎn)生出機器人的控制信號。
展開 低質(zhì)量的圖像不利于視覺定位的準確性。在圖像匹配階段，通過特征點描述符對兩幅圖像進行匹配可能會產(chǎn)生錯誤的匹配點，從而影響視覺數(shù)據(jù)的可靠性和準確性。因此，圖像匹配篩選算法需要一種方法來判斷匹配的好壞，更好地消除不匹配的點和噪聲。
定位精度和實時性
四旋翼無人機的最快飛行速度可以達到每秒8米。如果視覺定位算法不能實現(xiàn)實時定位，無人機可以獲得延遲的位置信息，那么視覺定位的功能就沒有多大用處了。定位延遲和定位誤差不僅不能實現(xiàn)無人機的自主定位功能，還會大大降低無人機的安全性。定位精度也是無人機自主定位算法的關(guān)鍵問題。目前無人機的視覺圖像處理是基于像素的，圖像質(zhì)量的好壞將直接影響圖像特征點的代表性和準確性。圖像處理和計算也是算法中最耗時的部分。
視覺導航技術(shù)是指利用計算機視覺技術(shù)對無人機航拍圖像進行處理和分析，根據(jù)視覺定位算法可以估計無人機的當前位置。目前，無人機的視覺導航算法主要分為以下幾類：基于圖像序列或自然景觀的匹配定位或跟蹤、IMU慣性導航與卡爾曼濾波器的集成、視覺測量（V0）方法和視覺SLAM算法構(gòu)建環(huán)境圖。
基于特征點的定位可以有效地表達圖像信息。特征點通常具有一些數(shù)學特征。特征，例如局部最大或最小灰度，以及一些梯度特征，在圖像中也有特定的坐標。角可以簡單地認為是兩條邊的交點。更嚴格的定義是在主方向附近有兩個特征點，即灰度在兩個不同方向發(fā)生劇烈變化。
展開 該研究首次展示了一種利用水下偏振光信息的新型水下全球定位系統(tǒng)，它將為水下導航系統(tǒng)以及理解海洋動物的遷徙行為，開啟新的可能性。
背景
全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)，例如美國GPS系統(tǒng)、中國北斗系統(tǒng)、俄羅斯格洛納斯系統(tǒng)、歐盟伽利略系統(tǒng)，都是基于衛(wèi)星的無線電導航定位系統(tǒng)，可以為手機、電子產(chǎn)品、地面車輛、水面艦船、空中飛機，提供精準的定位與導航服務。
但是，衛(wèi)星導航定位系統(tǒng)的信號是通過無線電波發(fā)送的，無線電波卻很難穿透厚厚水層。因而，在水下潛航的潛艇、無人潛航器無法直接利用全球衛(wèi)星定位導航體系終端，來完成定位導航使命。
然而，聲波在水中進行觀察和測量時，具有得天獨厚的優(yōu)勢：傳輸距離遠、穿透力強。科學家們往往借助聲波在水下的傳播特性，完成對于水下目標的探測、定位和通信。例如，筆者曾介紹過西班牙 IMDEA Networks 和以色列海法大學合作開發(fā)的水聲定位系統(tǒng)。
（圖片來源： IMDEA Networks）
除了無線電波和聲波，還有一種可用于定位導航的波，就是光波。偏振光導航是自然界中生物與生俱來的導航方法之一。許多動物，例如：螞蟻、蜜蜂、蟋蟀和候鳥，都有偏振光視覺系統(tǒng)，可利用太陽光在大氣中散射的偏振特性進行導航。
創(chuàng)新
今天，我們要重點介紹利用偏振光在水下進行定位導航。在人眼中，海水下的環(huán)境好似一幅平淡無奇的暗藍色畫面；可是在許多習慣水中生活的動物眼睛中，水下畫面是一幅具有偏振圖像的宏大景象。蝦蛄，又稱“皮皮蝦”，正是這樣一種習慣在水中生活的動物，它的眼睛可以采集到偏振光信息。
（圖片來源：維基百科）
美國伊利諾伊大學（University of Illinois）的研究人員模仿皮皮蝦眼睛設(shè)計出一種受生物啟發(fā)的相機，采集偏振光信息，開發(fā)出一種新型水下全球定位系統(tǒng)。
展開 來源 |
衛(wèi)星導航國際期刊
學術(shù)上的語言是：以牛頓力學定律為基礎(chǔ)，通過測量載體在慣性參考系的加速度，將它對時間進行積分，且把它變換到導航坐標系中，就能夠得到在導航坐標系中的速度、偏航角和位置等信息。
所以看到這個慣性導航，實際就是根據(jù)牛頓力學，在GPS失去信號的時候，根據(jù)當前的位置，前進的速度，方向和角度，自己建立一個坐標系，算出一個預估的位置，輸出給導航地圖一個經(jīng)緯度位置，實現(xiàn)自主導航，從圖片中也可以看到，這個有一個確定，這個可以短時間使用，如果長時間使用的話，這個位置累積偏移會非常嚴重。如果要測試一個IMU的自主導航的偏移度怎么樣，就應該長時間失去GPS信號的情況下去測試，此時最合適的就是長長的隧道，所以為什么臺北的雪山隧道，這么受到車廠的測試愛戴，因為它全長約12.9公里，完全有這么長的時間測試IMU的偏移度。
IMU在自動駕駛汽車高精定位中的作用：協(xié)助GPS定位與無外部信號自主導航。IMU在自動駕駛過程中時刻發(fā)揮著作用：GPS信號的更新頻率為10Hz——也就是每0.1秒更新一次GPS定位信息， 而IMU設(shè)備的更新頻率在100Hz以上， 在兩次GPS信號更新之間， 自動駕駛汽車可以結(jié)合IMU提供的車輛方位、姿態(tài)、速度等信息推算汽車的精確位置，實現(xiàn)高頻率高精度定位，滿足自動駕駛汽車對實時定位的要求。
而在無定位信號或弱定位信號區(qū)域， 自動駕駛汽車可以通過IMU實現(xiàn)短時間自主導航——這是IMU在自動駕駛高精定位環(huán)節(jié)發(fā)揮的另一重要作用。例如，當自動駕駛汽車駛?cè)胨淼馈⑸铰返刃盘栞^弱路段，或接收電磁波信號、光信號(用于攝像頭識別)受到強烈干擾導致設(shè)備無法正常工作時，汽車保留最后一次穩(wěn)定接收到的定位數(shù)據(jù)， 基于IMU提供的參數(shù)信息計算汽車在弱信號路段的具體位置， 結(jié)合高精地圖數(shù)據(jù)實現(xiàn)自主導航。
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無人機的定位功能是無人機自主導航的前提。機載傳感器提供的信息具有不確定性，在GNSS信號消失的情況下難以實現(xiàn)準確定位。因此，國內(nèi)外許多研究人員提出了多種輔助定位方法。本文基于視覺航拍技術(shù)，首先對航拍圖像進行預處理，提取圖像特征信息，然后采用粒子濾波技術(shù)提高定位精度。近年來，無人機視覺定位技術(shù)在理論研究方面取得了長足的進步，部分成果已進入市場階段，在特殊環(huán)境下表現(xiàn)出良好的實用性。與室內(nèi)無人機或移動機器人相比
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衛(wèi)星導航國際期刊
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高精度地圖一定是匹配高精度定位來使用的，如果車輛定位本身精度不高，就類似于你獲得了碧血劍譜，但是沒有自宮，這個武功是沒有辦法學會的。
高精度定位與高精度地圖緊密聯(lián)系，為自動駕駛汽車路線規(guī)劃，道路感知，駕駛控制提供支持，首先，高精度地圖數(shù)據(jù)的采集、處理
區(qū)別于廣義的人員定位（通過移動、聯(lián)通、電信運營商的網(wǎng)絡(luò)獲取手機用戶的位置信息），室內(nèi)環(huán)境定位系統(tǒng)的行業(yè)應用卻有著非常獨特的業(yè)務、管理、監(jiān)管、管控以及可視化的要求，由下列已有落地項目的應用場景可見，室內(nèi)人員定位系統(tǒng)建設(shè)的本質(zhì)是一項專業(yè)的系統(tǒng)集成工程：
1.智慧工廠：針對人員、物品或設(shè)備在移動狀態(tài)下的業(yè)務需求，對生產(chǎn)過程進行實時管理和信息反饋，為工廠內(nèi)的管理及作業(yè)的信息化和規(guī)范化提供實時位置數(shù)據(jù)支撐
導讀
近日，美國伊利諾伊大學的研究人員模仿皮皮蝦眼睛，設(shè)計出一種受生物啟發(fā)的相機，用于采集偏振光信息。該研究首次展示了一種利用水下偏振光信息的新型水下全球定位系統(tǒng)，它將為水下導航系統(tǒng)以及理解海洋動物的遷徙行為，開啟新的可能性。
背景
全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)，例如美國GPS系統(tǒng)、中國北斗系統(tǒng)、俄羅斯格洛納斯系統(tǒng)、歐盟伽利略系統(tǒng)，都是基于衛(wèi)星的無線電導航定位系統(tǒng)，可以為手機、電子產(chǎn)品、
