GNSS在多传感器融合定位中的两种建模方法

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VIO（visual-inertial odometry）即视觉惯性里程计，有时也叫视觉惯性系统（VINS，visual-inertial system），是融合相机和IMU数据实现SLAM的算法，根据融合框架的区别又分为紧耦合和松耦合，松耦合中视觉运动估计和惯导运动估计系统是两个独立的模块，将每个模块的输出结果进行融合，而紧耦合则是使用两个传感器的原始数据共同估计一组变量，传感器噪声也是相互影响

泰勒公式的推导

实践IC-GVINS： 以惯导为核心的GNSS-Visual-INS组合导航系统

EuRoC数据集微型飞行器（MAV）上收集的视觉惯性数据集移动平台与传感器使用的机型为：Asctec Firefly六角旋翼直升机视觉惯性测量的传感器包括：视觉（双相机）惯性测量单元（IMU）硬件设备飞行器机体：AscTec Firefly双目VIO相机：全局快门，单色，相机频率20Hz，IMU频率200Hz，具备相机和IMU的硬件(hw)同步，双目相机型号MT9V034，IMU型号ADIS164

为了双目相机及IMU传感器输出数据更准确，对ZED2的相机进行标定，包括相机标定、IMU标定及联合标定。一 安装标定工具1、使用kalibr工具标定ZED2双目相机。2、用imu_utils标定IMU，依次安装编译code_utils、imu_utils。这一部分之前已经安装过，具体过程参考博客：https://blog.csdn.net/xiaojinger_123/article/detail

概述对于L4级自动驾驶系统而言，定位模块通常会融合GNSS、IMU、轮速计（车辆底盘）、摄像头以及激光雷达odometry多种测量，使用滤波算法（EKF、UKF等）以获得平滑、厘米级别的绝对定位，其中基于高精度点云地图和激光雷达的配准定位（Lidar Odometry）因其精度高、可靠性好，在整个融合定位中通常占很大的权重，是自动驾驶定位系统中相对可靠的“绝对定位”数据来源。依据网上已开源的算法框

等了快半个月的ZED2相机今天拿到手啦，开始ZED2和VINS之旅吧。ZED2相机实图SDK安装官网上选择与你的Ubuntu系统和CUDA版本对应的SDK版本下载安装。SDK下载chmod +x ZED_SDK_Ubuntu18_cuda10.2_v3.5.0.run./ZED_SDK_Ubuntu18_cuda10.2_v3.5.0.run...

EuRoC数据集微型飞行器（MAV）上收集的视觉惯性数据集移动平台与传感器使用的机型为：Asctec Firefly六角旋翼直升机视觉惯性测量的传感器包括：视觉（双相机）惯性测量单元（IMU）硬件设备飞行器机体：AscTec Firefly双目VIO相机：全局快门，单色，相机频率20Hz，IMU频率200Hz，具备相机和IMU的硬件(hw)同步，双目相机型号MT9V034，IMU型号ADIS164