Kinematic mapping trajectory estimation

Integrated trajectory estimation for 3D kinematic mapping with GNSS, INS and imaging sensors: A framework and review1

方法分类

  1. 多步方法。

​ 流程:首先用Kalman filtering 将GNSS和IMU融合到一起,如果轨迹足够准确,可以直接获得3D点云。也可以在后面加一个平差步骤,结合影像传感器的观测实现融合传感器定向,目的是:1)改正轨迹;2)传感器定向和标定;3)获取3D模型数据,e.g.点云。

​ 需要有一些假设:通常假设轨迹误差是由于缓慢变化的 GNSS 误差或未补偿的惯性传感器漂移造成的,因此是低频的,而轨迹的较高频率分量相对准确。 实际上,校正要么与飞行几何相关联,作为每条带的固定偏移,要么建模为缓慢时变。 由于轨迹误差在带内也可能变化很大,因此这种调整在实践中通常需要高度灵活的校正模型,而这也是的模型有较高的过拟合风险,导致点云中出现全局的变形。

​ 这些问题是的在传感器层级进行统一的误差建模的方法开始流形。

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