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出版者:Storming Media

作者:Ronald E. Helmick

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996

价格:0

装帧:Spiral-bound

isbn号码:9781423576068

丛书系列:

图书标签:

• 传感器
• 对准
• 校准
• 机器人
• 导航
• 定位
• SLAM
• 误差分析
• 滤波
• 惯性导航
• 视觉

《传感器融合的精确导航原理》 《传感器融合的精确导航原理》是一部深入探讨如何利用多种传感器信息实现高精度定位与导航的权威著作。本书不直接涉及“Absolute Alignment of Sensors”这一特定书名，而是聚焦于传感器融合领域的核心技术和前沿应用，为读者构建一个全面而深刻的知识体系。 核心内容概述： 本书旨在揭示不同类型传感器（如惯性测量单元 (IMU)、全球导航卫星系统 (GNSS)、激光雷达 (LiDAR)、摄像头、磁力计、气压计等）如何通过先进的算法进行整合，以克服单一传感器的局限性，从而实现比任何单独传感器都更为鲁棒和精确的导航能力。全书结构严谨，从理论基础到实际应用，层层递进，确保读者能够理解并掌握传感器融合背后的关键原理。 第一部分：传感器基础与信号处理 传感器原理详解： 详细介绍各类导航传感器的基本工作原理、测量方式、精度指标以及各自的优缺点。例如，IMU如何通过加速度计和陀螺仪感知运动，GNSS如何接收卫星信号进行定位，LiDAR如何通过激光束测量距离和构建三维点云，摄像头如何捕捉图像信息用于视觉导航等。 信号特性与噪声分析： 深入探讨传感器输出信号的数学模型，分析不同噪声源（如高斯噪声、偏置不稳定性、尺度因子误差、温度效应等）对测量结果的影响。提供有效的信号处理技术，包括滤波（如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波）、平滑、数据预处理和特征提取等，以提高测量数据的质量和可用性。 数据预处理与校准： 讲解传感器数据的采集、同步、重采样以及时间戳对齐的重要性。详细阐述各种传感器（尤其是IMU）的内参和外参校准方法，包括零偏、尺度因子、轴不一致性、安装偏差等，这些校准是实现精确融合的前提。 第二部分：传感器融合的理论模型与算法 状态估计理论： 详细阐述基于状态空间的模型，将导航问题转化为状态估计问题。重点介绍不同类型的卡尔曼滤波及其变种在传感器融合中的应用，包括它们在非线性系统中的处理能力和计算效率。 多传感器融合框架： 介绍两种主要的融合策略：早期融合 (Early Fusion) 和晚期融合 (Late Fusion)。早期融合是在原始测量数据层面进行整合，通常能获得更高的精度，但对同步性要求极高；晚期融合则是在各传感器独立处理后，对估计结果进行整合，更具鲁棒性。本书会深入分析两种框架的优劣和适用场景。 位姿估计与跟踪： 探讨如何利用融合后的传感器数据来估计载体的姿态（方向）和位置。涵盖姿态解算（如四元数、旋转矩阵、欧拉角）以及位移跟踪（如航位推算、点云配准、视觉里程计）。 同步与时间同步： 强调多传感器系统对时间同步的严格要求。介绍不同时间同步方法，包括基于硬件触发、时间戳记录以及软件补偿等技术，以确保不同传感器数据的有效关联。 概率因子图与图优化： 引入更高级的融合技术，如基于因子图的图优化方法（例如 Ceres Solver, g2o）。这些方法能够处理更复杂的传感器模型和约束，允许在后处理阶段对全局轨迹进行优化，从而获得更高的精度和鲁棒性。 第三部分：高级传感器融合技术与应用 视觉-惯性里程计 (VIO)： 深入研究视觉信息（来自摄像头）与惯性信息（来自IMU）的融合。重点介绍 VIO 的经典算法，如基于滤波的方法和基于图优化的方法，以及它们在单目、双目和深度相机系统中的实现。 LiDAR-惯性导航 (LINS)： 探讨激光雷达数据与IMU数据的融合。介绍点云配准算法（如 ICP、NDT）与惯性导航的结合，以及如何利用 LiDAR 进行全局定位和地图构建（SLAM）。 GNSS/IMU/轮式传感器融合： 详细讲解如何将 GNSS 的绝对定位能力、IMU 的高频动态响应以及轮式编码器（提供轮速和里程计信息）进行高效融合。重点关注在 GNSS 信号受干扰（如隧道、城市峡谷）情况下的系统鲁棒性提升。 多模态传感器融合： 探讨融合更多不同类型传感器（如磁力计、气压计、超声波传感器）的策略，以应对复杂多变的外部环境和提升系统的冗余度。 鲁棒性与容错性： 分析在传感器部分失效或数据质量下降时，如何保持系统的连续性和准确性。介绍故障检测、隔离与重构 (FTIR) 技术，以及如何设计具有高鲁棒性的融合算法。 第四部分：实际系统实现与优化 系统集成与硬件选型： 提供实际部署传感器融合系统时的指导，包括传感器硬件的选择、数据接口的设计、计算平台的选型以及系统集成时的注意事项。 实时性与性能优化： 讨论如何优化算法以满足实时性要求，包括算法复杂度分析、并行计算、硬件加速（如 GPU）以及代码优化等。 数据集与评估标准： 介绍用于评估传感器融合系统性能的标准数据集和评估指标（如绝对位姿误差 APE、相对位姿误差 RPE），并指导读者如何对自身系统进行严格的测试和验证。 未来趋势与挑战： 展望传感器融合领域的未来发展方向，如深度学习在特征提取和状态估计中的应用、对恶劣环境的适应性、以及在自动驾驶、机器人、增强现实等领域的更广泛应用。 《传感器融合的精确导航原理》适合于机器人学、自动驾驶、航空航天、测绘工程、地理信息系统等领域的工程师、研究人员和学生。通过阅读本书，读者将能深入理解传感器融合的理论精髓，掌握构建高精度、高鲁棒性导航系统的关键技术，并能够将其应用于实际工程问题中。本书是一本集理论深度、算法广度与实践指导性于一体的专业参考书。

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老实说，我对传感器对齐这个领域一直抱持着敬畏之心，总觉得它高深莫测，难以企及。《Absolute Alignment of Sensors》的出现，彻底颠覆了我以往的认知。这本书以一种极其易于理解的方式，将这个复杂的学科呈现在我面前。我惊喜地发现，那些曾经让我头疼不已的数学模型和算法，在作者的笔下变得如此清晰和直观。书中的插图和图示，也起到了画龙点睛的作用，帮助我更形象地理解那些抽象的概念。我尤其喜欢作者在讲解一些关键步骤时的细致入微，仿佛他能预知到读者可能遇到的困惑，并提前给出解答。阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一种享受，一种智识上的愉悦。

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许多技术书籍往往会陷入理论的窠臼，让人读起来枯燥乏味，《Absolute Alignment of Sensors》则完全不同。它以一种充满活力的笔触，将传感器对齐这个领域的研究动态和前沿技术生动地展现在读者面前。我仿佛能感受到作者对这个领域的热情，这种热情也深深地感染了我。书中的内容，不仅仅是对现有技术的梳理和总结，更包含了作者对未来发展趋势的深刻洞察。在阅读这本书时，我常常会产生一种紧迫感，想要立即将书中所学应用到实践中，去探索新的可能性。这本书，无疑为我打开了一扇通往更广阔领域的大门，让我看到了无限的机遇。

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《Absolute Alignment of Sensors》这本书的光辉，恰似黑夜中最亮的那颗星，总能指引着我前进的方向。从我第一次翻开它的扉页，就被其深邃的理论和严谨的逻辑所吸引。这本书的论述，仿佛一幅精心绘制的地图，将传感器对齐这一复杂领域中的每一处细节都描绘得淋漓尽致，让我这个初学者也能豁然开朗，仿佛置身于一片清晰明朗的天地。书中不仅仅停留在理论层面，更难能可贵的是，作者用大量生动的案例，将抽象的概念具象化，让那些曾经让我望而却步的公式和算法，变得触手可及。那些案例的选取，都极具代表性，涵盖了从工业自动化到自动驾驶等多个前沿领域，让我深刻体会到传感器对齐在现代科技发展中的重要性。

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我一直认为，阅读一本好的技术书籍，就像是在品鉴一壶陈年的佳酿，越品越有味，越品越能体会其中的精妙。《Absolute Alignment of Sensors》正是这样一本书。它并非那种一眼就能读懂的书，而是需要你沉下心来，细细咀嚼，才能体会到其中蕴含的深意。作者的逻辑严谨，论证充分，每一个观点都建立在扎实的基础之上。我尤其欣赏作者在处理一些争议性话题时的客观和中立，既指出了不同方法的优势，也毫不避讳地揭示了它们的不足。这本书就像一位循循善诱的长者，耐心地引导着我，让我能够从不同的角度去审视问题，并形成自己独立的判断。这种深度的思考，是任何速成式的学习都无法给予的。

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我一直认为，一本好的技术书籍，应该如同一个经验丰富的导师，不仅传授知识，更能激发思考。而《Absolute Alignment of Sensors》恰恰做到了这一点。在阅读的过程中，我常常会因为作者提出的某个观点而陷入沉思，继而联想到自己在实际工作中遇到的问题，并尝试将书中的理论应用到解决这些问题上。作者在解释各种对齐方法时，循序渐进，从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的算法和技术，让我能够清晰地把握整个知识体系的脉络。尤其是在讨论不同对齐方法的优缺点和适用场景时，作者的分析鞭辟入里，让我能够根据实际需求做出更明智的选择。这本书的价值，远不止于知识的传递，更在于它培养了我独立分析和解决问题的能力。

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