任务5.3 融合定位算法-工作页（含答案）

任务5.3融合定位算法工作页姓名班级学号实训室小组时间接受任务智能驾驶场景繁多、定位精度和稳定性要求高，传统的定位技术已不能够应对所有场景，融合定位技术用于提供智能驾驶全场景的定位方案。那融合定位技术包含了什么算法？又有哪些具体用途呢？收集信息融合定位技术查阅学生手册任务5.3查阅学生手册任务5.3融合定位算法，填写以下融合定位技术相关资料。在定位模块中最主要的的输出是定位信息，包括世界坐标系下的位置信息，x、y、z以及俯仰角、偏航角、翻滚角的姿态信息，一般情况下，定位模块还包含IMU模块，所以速度和加速度信息一般也会在定位模块中输出。简述定位技术存在的问题：：复杂的高架桥下，GNSS信号不稳定，RTK不能正常定位，误差很大；：树荫的遮挡等环境，GNSS信号微弱，导致信号异常；：高层建筑物等密布区域、湖边、海边，GNSS信号容易反射，出现多路径效应，定位误差很大；：长时间进入隧道、地下停车场等无GPS信号的环境下，IMU航迹推算存在累计误差，远不能满足智能驾驶的要求；：在高速动态场景下，由于速度快，当输出频率无法满足时，RTK的定位精度也会下降。融合定位方案概览查阅学生手册任务查阅学生手册任务5.3融合定位算法，填写以下融合定位方案概览相关资料。目前业界内比较通用的融合定位整体架构，共5个模块：定位传感器模块：主要包含GPS和IMU，也可以是GPS和IMU的组合定位；里程计模块：业界比较通用的方法是轮式里程计、视觉里程计、激光里程计；融合模块：主要分为两类，基于滤波的方法，包括扩展卡尔曼滤波、误差状态扩展卡尔曼滤波，无迹卡尔曼滤波；基于优化的方法，如图优化等；匹配模块：特指定位信息与地图的匹配，根据不同的地图类型，适配不同的匹配方法；SLAM建图模块：主要采用视觉或激光SLAM定位建图方案进行建图定位，完整的SLAM方案同样包含前端里程计和后端优化中。融合定位算法模块介绍查阅学生手册任务查阅学生手册任务5.3融合定位算法，填写以下融合定位算法模块介绍相关资料。简述经典视觉SLAM框架的组成部分：：传感器数据读取：在视觉SLAM中为相机图像信息的读取和预处理；：视觉里程计：估算相邻图像间相机的运动，以及局部地图的样子；：后端优化：后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿以及回环检测的信息，进行优化，得到全局一致的轨迹和地图；：回环检测：判断机器人是否到达过先前的位置。如果检测到回环，他会把信息提供给后端进行处理；：建图：根据估计的轨迹，建立与任务要求对应的地图。制定计划序号工作步骤编辑模式/功能注意事项预计用时操作实施视觉里程计算法复现作业内容作业项目作业示范实验环境准备£设备检查£项目描述运行单目摄像头视觉里程计算法£运行单目摄像头视觉里程计算法：打开项目文件夹ORB_SLAM2，打开终端框运行命令修改视觉里程计数据集£生成图像RGB信息和深度信息depth的关系运行深度摄像头视觉里程计算法£运行深度摄像头视觉里程计算法：在终端框运行命令./Examples/RGB-D/rgbd_tumVocabulary/ORBvoc.txtExamples/RGB-D/TUM2.yamlrgbd_dataset_freiburg2_360_kidnap/rgbd_dataset_freiburg2_360_kidnap/associate.txt替换其他数据库运行算法£下载不同类型的数据集五、检查评价检查与评分表序号评价标准评价类型评分（客观10-0分）（主观10-9-7-5-0分）自我评分教师评分1知识点一：能说出融合定位技术在智能驾驶中的作用客观评价2知识点二：能列举业界融合定位技术的通用框架和技术栈客观评价3知识点三：能描述融合定位各技术模块的算法原理客观评价4技能点一：能指定一套具体的融合定位方案客观评价5技能点二：能使用融合定位算法进行融合定位客观评价6素质点一：通过融合定位技术的通用框架和技术栈，培养学生的综合分析能力和沟通表达能力主观评价7素质点二：通过融合定位各技术模块的算法原理，激发学生的探索精神主观评价总分六、总结反思总结反思