室内定位论文速递(11.23-11.25)

多传感器姿态估计的Delta滤波器和卡尔曼滤波器设计在球形移动测绘系统中的应用

关键词

球形机器人;姿态估计;传感器融合;卡尔曼滤波器;Delta滤波器;移动测绘;LiDAR

研究问题

球形移动测绘系统中的惯性姿态估计过滤技术尚未得到充分研究。由于其内在的滚动运动,该系统的角速度极高且动态剧烈,与当前最先进的无人机、手持设备或汽车等旋转受限系统所需建模方式不同。

方法

在本工作中,我们比较了之前提出的“Delta滤波器”和使用协方差模型设计的卡尔曼滤波器。两种过滤方法实时融合两个6-自由度的姿态估计器,并利用运动模型进行姿态估计。我们将轨迹与OptiTrack™动捕系统提供的地面实况姿态测量结果进行了对比,进一步评估了激光扫描仪生成的点云与Riegl VZ400地面激光扫描仪(TLS)提供的地面实况地图之间的差异。

创新点

  1. 提出了一种适用于球形系统的卡尔曼滤波器设计,能够处理传感器无法提供协方差估计的问题。
  2. 针对球形系统特有的滚动运动特性,提供了有效的多传感器姿态估计解决方案。
  3. 使用我们的估算器作为初始猜测进行ICP(迭代最近点),从而实现了高分辨率和精确的三维LiDAR点云生成。

结论

本文通过对比Delta滤波器与卡尔曼滤波器在球形移动测绘系统中的应用,展示了基于LiDAR的SLAM技术在复杂动态环境下的优越性能。实验结果表

内容概要:文章详细介绍了ETL工程师这一职业,解释了ETL(Extract-Transform-Load)的概念及其在数据处理中的重要性。ETL工程师负责将分散、不统一的数据整合为有价值的信息,支持企业的决策分析。日常工作包括数据整合、存储管理、挖掘设计支持和多维分析展现。文中强调了ETL工程师所需的核心技能,如数据库知识、ETL工具使用、编程能力、业务理解能力和问题解决能力。此外,还盘点了常见的ETL工具,包括开源工具如Kettle、XXL-JOB、Oozie、Azkaban和海豚调度,以及企业级工具如TASKCTL和Moia Comtrol。最后,文章探讨了ETL工程师的职业发展路径,从初级到高级的技术晋升,以及向大数据工程师或数据产品经理的横向发展,并提供了学习资源和求职技巧。 适合人群:对数据处理感兴趣,尤其是希望从事数据工程领域的人士,如数据分析师、数据科学家、软件工程师等。 使用场景及目标:①了解ETL工程师的职责和技能要求;②选择适合自己的ETL工具;③规划ETL工程师的职业发展路径;④获取相关的学习资源和求职建议。 其他说明:随着大数据技术的发展和企业数字化转型的加速,ETL工程师的需求不断增加,尤其是在金融、零售、制造、人工智能、物联网和区块链等领域。数据隐私保护法规的完善也使得ETL工程师在数据安全和合规处理方面的作用更加重要。
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