作者：张元刚,刘坤,白猛,彭继国 单位：中煤科工集团常州研究院有限公司 出版：《工矿自动化》2019年第07期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFMKZD2019070030 DOC编号：DOCMKZD2019070039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于惯性传感器和视觉里程计的机器人定位》PDF+DOC2013年第01期 夏凌楠,张波,王营冠,魏建明 《基于快速不变卡尔曼滤波的视觉惯性里程计》PDF+DOC2019年第12期 黄伟杰,张国山 《基于航向自纠正方法的行人导航算法研究》PDF+DOC2019年第09期 许钰龙,赵鹤鸣 《市区车辆GPS/DR组合导航系统的研究》PDF+DOC1999年第01期 房建成,李学恩,申功勋,房建果,王庆,万德钧 《GPS/DR组合导航系统自适应扩展卡尔曼滤波模型的建立》PDF+DOC1998年第03期 房建成,申功勋,万德钧,周百令 《移动机器人扩展卡尔曼滤波定位与传感器误差建模》PDF+DOC2012年第04期 安雷,张国良,张维平,敬斌 《GPS/ODO列车组合定位系统》PDF+DOC 殷琴,蔡伯根,王剑,蒋大旺 《MEMS SINS-GPS组合导航系统设计》PDF+DOC2009年第10期 马建仓,陈静 《GPS/DR组合定位技术的仿真研究》PDF+DOC2008年第09期 杨荣荣,曹洁,张玲 《多传感器信息融合的车载定位方法的研究》PDF+DOC2013年第04期 赵静,高山

    • 针对井下车辆高精度惯性导航成本较高、低成本MEMS惯性传感器漂移较大等问题，提出一种井下多传感器组合导航系统，该系统通过蓝牙测距信息、MEMS惯性传感器及车载里程计信息进行组合导航。利用卡尔曼滤波技术融合多传感器数据，结合蓝牙测距信息抑制MEMS惯性传感器漂移，提高车载惯性传感器在一段时间内的定位精度；通过MEMS惯性传感器预测车辆位置，有效滤除干扰标签的蓝牙信号，提高数据可靠性；融合车辆里程计数据后，定位结果更加稳定可靠。测试结果表明，在井下蓝牙标签间隔10m布站情况下，每10m定位误差在3.2m以内，能够满足井下导航要求。

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