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大綱
了解導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU)算法的方法、熟悉并掌握導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU)算法標(biāo)準(zhǔn)化過程，啟發(fā)導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU)算法相關(guān)項(xiàng)目的實(shí)施與落地等工作思路。啟發(fā)學(xué)員通過導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU)算法，以導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU)算法應(yīng)用為推動(dòng)力，觸及信息化建設(shè)中的深層次問題，從根本上推動(dòng)業(yè)務(wù)流程的銜接、業(yè)務(wù)規(guī)則與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一，完善系統(tǒng)建設(shè)需求，指導(dǎo)系統(tǒng)整合與邏輯集中，促進(jìn)信息科技的價(jià)值提升






?模塊?	內(nèi)容
導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU)介紹	前言
	1導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)原理
	2慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU)原理
	3GNSS+IMU組合方式及定位介紹
導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU)算法	1聯(lián)邦濾波算法
	2動(dòng)、靜態(tài)濾波算法
	3基于幾何導(dǎo)航結(jié)果的自適應(yīng)融合導(dǎo)航?
	4基于觀測(cè)信息抗差估計(jì)的自適應(yīng)融合
	5基于方差分量估計(jì)的自適應(yīng)融合導(dǎo)航
	6加權(quán)平均信息融合方法
	7貝葉斯估計(jì)信息融合方法
	8D-S證據(jù)理論
	9模糊邏輯法
	10神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
	11Kalman濾波信息融合方法
	12專家系統(tǒng)方法
導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)+慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU)算法基于實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目應(yīng)用	以 K8模塊為例，采??適應(yīng)組合導(dǎo)航設(shè)計(jì)，?持RTCM2.X/3.X差分?jǐn)?shù)據(jù)格式接?，在空曠環(huán)境可實(shí)現(xiàn)厘?級(jí)的定位精度；內(nèi)置?體化慣導(dǎo)模塊，可以實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境下的?精度導(dǎo)航。依靠于?主研發(fā)的?精度定位算法，根據(jù)車載載體當(dāng)前運(yùn)?環(huán)境，系統(tǒng)?適應(yīng)對(duì)當(dāng)前衛(wèi)星質(zhì)量進(jìn)?評(píng)估，依據(jù)衛(wèi)星質(zhì)量進(jìn)?組合導(dǎo)航。當(dāng)衛(wèi)星條件良好時(shí)，以衛(wèi)星導(dǎo)航為主，結(jié)合 ?精度RTK算法，實(shí)時(shí)定位精度≤±2.5cm，測(cè)速精度優(yōu)于0.03m/s；當(dāng)衛(wèi)導(dǎo)?法正常?作時(shí)，以慣性導(dǎo)航為主導(dǎo)，3S內(nèi)精度保持厘?級(jí)，10S內(nèi)精度保持?級(jí)。

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