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提出一种基于手机定位信息的地图匹配算法,利用手机定位信息取代传统的GPS定位数据,实现智能交通系统中的地图匹配。该算法针对手机定位信息采样频率低、定位误差大的特点,采用改进的误差函数法准确实现地图匹配。仿真实验验证了利用手机定位数据实现地图匹配的可行性,并分析了手机定位采样频率与地图匹配率之间的关系。 相似文献
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针对当前生物医学实验室平台物品安全管理困难的问题,设计了一种高精度低功耗实验室物品室内外定位追踪系统。该系统采用蓝牙进行室内定位,GPS结合北斗的方法实现室外定位,并利用加速度传感器检测物品的位移来控制系统的功耗,然后通过GPRS无线通信模块将定位数据发送到数据库中,在数据库中完成定位运算并将数据进行保存,用户利用手机APP访问数据库实时查看物品位置信息。通过实验测试,证明了本系统可以有效地对实验室物品进行定位追踪。 相似文献
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《常熟理工学院学报》2016,(4)
车载组合定位是现代汽车常用的定位方式,它通过集成化的传感器及卫星定位系统,实时定位车辆位置,在现代错综复杂的城市交通中有着广泛的应用.本文以微小型车载组合定位系统为对象,设计了基于ARM嵌入式系统的微小型车载组合定位系统,借助MEMS传感器设计的惯性导航系统、GPS导航及相应的融合算法,实现对车辆的实时高精度的定位. 相似文献
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无线传感器网络若收集的数据带有位置信息,则作用更加显著,普遍应用的GPS对能耗要求较高,但无线传感器为了延长寿命和工作时间,为能源节俭型,而且GPS成本高于传感器,所以单个传感器配备GPS是不可行的。可移动灯塔能够重复使用,且可以配置GPS、可充电电源,无人机是典型的可移动灯塔的应用实例,由算法实时决定的无人机动态路径是无线传感器网络定位的更优选择。实验与仿真结果表明,与传统静态路径算法相比,该算法更加灵活,效率更高,用类似的时长和距离,可实现平均90%的定位率。 相似文献
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为了能够在室内、空旷的道路上和高楼林立的城市街道上定位定向,提出一种适用于室内外无缝导航的低成本个人导航仪.该导航仪由低成本的微机械加速度计、陀螺仪、磁传感器和GPS芯片组成,具有室内外无缝导航功能,在室外采用MIMU/GPS/磁传感器组合工作模式,用扩展卡尔曼滤波技术融合各种数据,给出最优导航参数;在室内采用MIMU/磁传感器组合工作模式,采用航位推算技术,用垂向加速度计和前向加速度计数据检测步伐并使用磁传感器判断航向.使用垂向和前向加速度计数据来计算动态阈值和估计步伐可信度,然后在两向加速度计数据可信度同时满足条件的动态时间窗内检测步伐,计步精度可达95%以上.在室外内不同场景下进行了无缝导航试验,结果表明,携带个人导航仪行走1 600 m,其定位误差小于行程的0. 2%. 相似文献
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针对室内定位精度不高的问题,通过融合多惯性传感器定位技术和WiFi定位技术,提出一种基于多惯性传感器和WiFi定位结合室内定位方法。首先使用基于WiFi的室内定位中的RSSI算法,根据位置指纹、利用最近邻匹配算法获得绝对位置信息,再通过基于三轴加速度传感器与陀螺仪的步数检测方法以及基于电子罗盘与陀螺仪的航向估算方法获得相对位置信息。最后基于位置指纹的方式对多传感器的室内定位进行步长校正,得到较为准确的定位结果。实验结果表明,该方法与单独运用惯性传感器或单独使用基于WiFi的室内定位方法相比,精度更高。 相似文献
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传感器定位技术作为无线传感器网络的重要课题之一,为实现目标实时定位,提出一种基于核岭回归与卡尔曼滤波的定位算法。该算法在离线阶段使用核岭回归算法（KRR）对无线位置指纹数据库进行训练,从而得到一个可反映信号强度指标（RSSI）与位置坐标之间映射关系的函数|在线阶段先利用离线阶段得到的函数对目标进行粗定位,再结合卡尔曼滤波（KF）方法对目标进行精确定位。实验结果表明,在真实室内办公环境下,相比 KNN 算法与核函数（Kernel）算法,该算法能实现更好的定位精度,平均定位误差为 1.898 3m。 相似文献
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《兰州石化职业技术学院学报》2018,(4)
随着信息化程度的不断提高,对目标跟踪的精度要求也在不断提高,不但需要采集传感器的数据越来越多,而且对物体的位置进行定位、监测的数据要即时更新,当所获得的信息不足时,控制系统采用的算法精度显得尤为重要。如果控制系统的处理器对车辆的采集频率高于传感器的处理频率,就要使算法对车辆位置能够预测;不同算法的预测值相差较大。为了优化跟踪性能,必须最大程度采集传感器的有限数据。卡尔曼滤波器结构中,只能通过开发一些精度较高的实用模型来实现。这模型往往是高阶非线性的;无迹变换很好地简化了这些模型的开发和优化。 相似文献
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罗国荣 《北京工业职业技术学院学报》2021,20(3):12-18
为使无人驾驶汽车在公路环境中有效实现安全避障和行驶,提出一种基于雷达和视觉传感器融合的多目标车辆识别跟踪的方法.在无人驾驶汽车上部署6个高分辨率雷达传感器和2个视觉传感器,利用联合概率数据关联算法,将目标与雷达回波点迹进行关联,利用YOLOV2深度神经网络对视频序列中的图像进行对象识别和定位,并综合2种传感器,在时间和空间上进行标定,从而识别车道上的汽车,然后利用扩展卡尔曼滤波算法,跟踪被识别的车辆,最后应用MATLAB软件建模仿真.仿真结果验证:该方法能使无人驾驶汽车有效识别和跟踪公路上静止和移动的汽车目标,为无人驾驶汽车后继的决策规划控制提供了感知层信号. 相似文献
10.
余晔 《中国校外教育(理论)》2008,(2):163-164
本文主要基于GPS的车载信息系统终端涉及GPS定位技术、计算机科学技术、GSM/GPRS无线通信技术和电子技术,在汽车上实现GPS数据的接收和记录,利用GSM/GPRS网络的数据传输功能,实现移动车辆与监控中心的双向数据传输,对车辆进行跟踪和远程监控. 相似文献
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《实验技术与管理》2017,(7)
针对火灾现场遇险消防员定位不准的问题,设计了一种基于ZigBee和RFID技术的消防员定位系统。该系统中将ZigBee模块与RFID模块相结合构成智能阅读器,利用ZigBee模块自组网能力扩展了RFID标签定位距离,利用RFID模块的信息采集功能扩展了ZigBee节点信息识别能力。在系统算法设计中提出了一种改进的四边测距定位算法,该算法首先利用高斯模型分布函数及单传感器分批估计融合理论对测得的RSSI数据进行融合优化,然后采用四边加权质心定位与梯度下降法相结合的算法对待测目标进行定位。通过仿真实验表明,该改进的算法定位精度较高,适合于室内火灾现场对遇险消防员的定位。 相似文献
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目标定位跟踪的关键在于得到精确的定位数据,而要获取精确的定位数据取决于高效的滤波算法。无迹卡尔曼滤波由于具有定位精度高、算法复杂度低等特点,被广泛应用于非线性系统中。针对无迹卡尔曼滤波在目标运动状态突变时容易出现跟踪精度下降、目标丢失等问题,对传统无迹卡尔曼滤波算法进行优化和改进,通过将无迹卡尔曼滤波与IMM卡尔曼滤波算法相结合,利用IMM算法的鲁棒性有效提高了无迹卡尔曼滤波在目标机动运动时的跟踪精度,避免了目标丢失。实验仿真结果表明,IMMUKF算法具有很好的稳定性,可实现复杂的目标跟踪。 相似文献
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基于路标的轮式机器人定位是机器人导航系统研究的热点问题,本文阐述了扩展卡尔曼滤波定位算法,该算法将机器人的内部传感器里程计和外部传感器激光传感器所提供的数据融合后对机器人的位姿修正,进行准确定位。对该算法编写的仿真程序实验结果表明,该定位系统具有较高的精度,有效地保证了机器人的正确航向。 相似文献
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赵远方 《山东商业职业技术学院学报》2023,(5):123-126
针对移动目标跟踪的传感器能量损耗的弊端,提出了以数据融合和粒子群算法(PSO)相结合的移动目标跟踪方法。首先,通过建立不确定传感器感知模型,动态选择传感器父节点,结合PSO对以父节点为中心的一定范围内的所有传感器节点进行局部优化部署;其次,通过D-S证据理论进行数据融合;最后,通过MATLAB平台进行仿真验证。结果表明：在保证有效跟踪的前提下,该方法能最大程度地减少传感器的使用数量以及传感器节点的移动距离,实现减少能量损耗的目的,可为破解传感器的能量损耗难题提供新思路。 相似文献
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为了提高无线心电监控系统的定位精度,提出了一种基于无线传感器网络监控平台的三边定位模式。基于该定位模式,研究了一种无线心电监控系统的跟踪定位算法;采用ZigBee协议设计了实时心电监控网络平台,利用微型心电传感器实时采集被监控对象的心电信息,利用三边定位技术,在监控平台上实现对被监控对象的定位处理。理论分析与实验结果表明:该系统能够迅速快捷地锁定被检测者的位置,可用于对中老人和病人进行远程监护。 相似文献
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动态目标监测在军事、航空等领域起着重要的作用,但由于实际情况相当复杂,使单传感器难以捕捉和跟踪检测目标。采用多传感器数据融合技术对运动目标进行监测,该技术采用优化的最邻近数据关联算法判断各离散点是否来自于同一个目标,实现了目标轨迹提取;然后采用样条插值法把离散的观测轨迹连续化,并对各监测点的轨迹进行了时间配准,最后采用修正系数模型来消除监测系统的偏差。实验表明,采用该算法在识别精度及稳定性上具有明显的优势。 相似文献
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基于手机LBS定位方法对以犯罪嫌疑人为对象的社交网络进行挖掘,通过提取手机数据和基站数据建立数据字典,提出了一个LBS位置服务数据挖掘算法,关联分析了社交行为、社交网络和犯罪线索的潜在关系,并以实例形式给出了基于Python机器学习功能的实现过程。 相似文献