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曙海教學優(yōu)勢
本課程，秉承二十一年積累的教學品質，以項目實現為導向,面向企事業(yè)項目實際需要,老師將會與您分享設計的全流程以及工具的綜合使用經驗、技巧。課程可定制,線上/線下/上門皆可,熱線:4008699035。
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| 大綱 | |
| 了解導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導航系統(tǒng)(IMU)算法的方法、熟悉并掌握導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導航系統(tǒng)(IMU)算法標準化過程，啟發(fā)導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導航系統(tǒng)(IMU)算法相關項目的實施與落地等工作思路。啟發(fā)學員通過導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導航系統(tǒng)(IMU)算法，以導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導航系統(tǒng)(IMU)算法應用為推動力，觸及信息化建設中的深層次問題，從根本上推動業(yè)務流程的銜接、業(yè)務規(guī)則與數據標準的統(tǒng)一，完善系統(tǒng)建設需求，指導系統(tǒng)整合與邏輯集中，促進信息科技的價值提升 | |
| ?模塊? | 內容 |
| 導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導航系統(tǒng)(IMU)介紹 | 前言 |
| 1導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)原理 | |
| 2慣性導航系統(tǒng)(IMU)原理 | |
| 3GNSS+IMU組合方式及定位介紹 | |
| 導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導航系統(tǒng)(IMU)算法 | 1聯(lián)邦濾波算法 |
| 2動、靜態(tài)濾波算法 | |
| 3基于幾何導航結果的自適應融合導航? | |
| 4基于觀測信息抗差估計的自適應融合 | |
| 5基于方差分量估計的自適應融合導航 | |
| 6加權平均信息融合方法 | |
| 7貝葉斯估計信息融合方法 | |
| 8D-S證據理論 | |
| 9模糊邏輯法 | |
| 10神經網絡方法 | |
| 11Kalman濾波信息融合方法 | |
| 12專家系統(tǒng)方法 | |
| 導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導航系統(tǒng)(IMU)算法基于實現項目應用 | 以 K8模塊為例，采??適應組合導航設計，?持RTCM2.X/3.X差分數據格式接?，在空曠環(huán)境可實現厘?級的定位精度；內置?體化慣導模塊，可以實現在復雜環(huán)境下的?精度導航。 依靠于?主研發(fā)的?精度定位算法，根據車載載體當前運?環(huán)境，系統(tǒng)?適應對當前衛(wèi)星質量進?評估，依據衛(wèi)星質量進?組合導航。 當衛(wèi)星條件良好時，以衛(wèi)星導航為主，結合 ?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?法正常?作時，以慣性導航為主導，3S內精度保持厘?級，10S內精度保持?級。 |
