在没有全球定位系统信号或信号不可靠的环境中,估计预期的本地化精度对于导航和定位系统至关重要,本条概述了在GPS所否定的情景中计算和评估本地化精度的方法。

了解全球定位系统-已开发环境中的本地化

定位在GPS拒绝环境下依赖于惯性测量单元(IMU),视觉偏振仪(Visual odometry)和无线电技术等替代传感器和方法,这些系统与GPS相比往往具有不同的错误特征,使得准确性估计对于可靠运行至关重要.

计算预期精度的方法

一种常见的方法是进行误差传播分析,根据传感器噪声模型和系统动态对不确定性作出估计,Kalman过滤器和粒子过滤器经常用于将来自多种来源的数据进行引信,并估算出本地化的准确性。

另一种方法是模拟测试,模拟系统模型和传感器错误,以评估各种条件下预期的本地化精度,这有助于在部署前了解系统性能.

影响本地化准确性的因素

  • 传感器质量: 更高质量传感器一般会减少误差幅度.
  • 环境条件:] 照明等特征和障碍物影响视觉方法.
  • 传感器聚合算法:[]有效的算法提高整体准确性.
  • 系统校准:[] 适当的校准可以尽量减少系统错误.