【发布时间】:2012-11-15 03:26:13
【问题描述】:
我正在为 Android 开发一个 AR 应用,我需要一个非常准确的位置(1m 以下)。该应用程序基于行人(户外)并且需要实时位置。我知道这个问题可能非常困难,但希望其他人已经找到了解决方案。
我已经研究过卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器,但到目前为止我还没有找到我能够使用或适应的解决方案。我认为卡尔曼滤波器可能是我需要去的方向。
现在我正在使用原始 gps 数据来设置我的位置,但这太不准确了,当设备静止在一个地方时,它可能会四处移动甚至跳跃约 5-10 米。
所以我的问题是:虽然我现在使用未经过滤的原始 gps 数据来获取位置,但我需要如何过滤它(卡尔曼?扩展卡尔曼?)以及我需要使用哪些传感器(gps 位置?gps速度?加速度计?)以获得最准确的位置行人户外位置。
更新: 我需要更新我的问题,因为无法做到我最初的问题是在平板电脑/手机 gps 上获得低于 1 米的精度。我现在的问题是:我如何应用过滤,以便后续的 gps 位置测量保持在可管理的距离内。例如这样当我用我的设备向北 10m 时,我的 gps 也会测量我从初始位置向北 10m +/-1m (10%),而不是 gps 测量的跳跃/移动。
【问题讨论】:
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标题中真的需要那么多关键词吗?考虑删除它们?这就是标签的用途,标签受到限制是有原因的。
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感谢您的评论,我编辑了一些。我希望现在好多了:)
标签: android gps location accelerometer kalman-filter