作者:陈小宇,刘晓君 单位:北京无线电技术研究所 出版:《电子测量技术》2020年第16期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFDZCL2020160020 DOC编号:DOCDZCL2020160029 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于智能粒子滤波的多传感器信息融合算法》PDF+DOC2016年第12期 陈伟强,陈军,张闯,宋立国,谭卓理 《多传感器数据加权融合方法》PDF+DOC2020年第04期 杨军佳,叶晨亮,冯少华,钱冰 《多传感器信息融合技术综述》PDF+DOC2018年第09期 崔硕,姜洪亮,戎辉,王文扬 《一种多传感器数据的统计融合方法》PDF+DOC 万树平 《多传感器自适应加权融合算法及其应用研究》PDF+DOC2008年第02期 李媛媛,张立峰 《多传感器数据采集系统设计》PDF+DOC2012年第04期 徐志永,孙笠森,赵胜飞 《一种多传感器数据信息的融合算法》PDF+DOC2011年第01期 陈湘萍,刘南平,蔡举 《基于曲线拟合的多传感器时间对准方法研究》PDF+DOC2006年第12期 梁凯,潘泉,宋国明,张兴国,张震龙 《基于LMS算法的多传感器数据加权融合方法》PDF+DOC2014年第20期 陈咨余,张新伟,叶凌云 《水利枢纽闸门监控中的多传感器数据采集系统设计》PDF+DOC2014年第04期 王欣
  • 设计了一种适用于无人驾驶的高集成度多传感器数据同步采集控制系统,可为无人驾驶高精度定位算法提供硬件加速服务。该系统以Xilinx公司的xc7k325t为主控制芯片,主要包括FPGA主控制模块、时间基准模块、多传感器数据采集同步模块、USB2.0及千兆以太网等高速接口、TX2高性能AI计算模块以及DDR3存储模块等。结合GPS(全球定位系统)的PPS秒脉冲和石英晶振建立高精度时间基准,实现对GPS、ODO(车轮编码器)、IMU(惯性测量单元)、相机、Lidar等多种传感器进行同步控制,然后将数据按既定格式打包通过USB2.0传输给TX2,由TX2对数据进行解析和融合。同时,为了满足高精度定位算法加速时的存储需求,设计了DDR3高速存储模块。测试结果表明,系统可对多传感器数据实现微秒量级的同步精度。具有集成度高、体积小等优点。

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