基于卡尔曼滤波的环路跟踪算法多是通过一定仿真证明算法性能,没有系统性性能评估,难以较好指导工程应用。在原有算法基础上进行了优化,并系统性地对比分析、评估了基于卡尔曼环路滤波算法性能,以期为算法工程化提供指导。首先提出对跟踪环路反馈调整量进行预测,使之更符合系统实际,减小环路跟踪误差。而后基于卫星信号模拟器输出信号和自生产信号源,充分评估基于卡尔曼滤波环路跟踪算法的收敛时间和灵敏度。仿真结果表明,相比目前工程常用的二阶FFL辅助三阶PLL算法,基于卡尔曼滤波环路跟踪算法能够缩短环路所需稳定时间约90%,并能提升跟踪灵敏度约5 d B,有效改善弱信号场景中接收机输出信息的完好性和连续性量跟踪技术[8-11]。这些算法能够在一定程度上改善接收机跟踪性能，提升接收机输出的导航信息质量。然而大多数学者只是提出算法本身，通过一定仿真证明提出算法的有效性，鲜有对算法性能进行系统性评估的，不能有力指导算法的工程应用。针对此问题，本文贴合工程实际，对基于卡尔曼滤波的跟踪算法进行了一点改进，充分评估算法性能，以期能指导算法的工程化。1信号数学模型1.1卡尔曼跟踪环模型图1给出了基于卡尔曼滤波的卫星接收机载波跟踪环路示意图。本文由公司网站张家港大棚滚圆机采集转载中国知网整理!!http://www.dapenggunyuanji.com/  图1基于卡尔曼滤波跟踪环路深度图-数控滚圆机滚弧机张家港电动液压钢管滚圆机滚弧机首先通过本地数控振荡器（NCO）复现的载波信号来剥离接收机数字中频基于图优化的即时定位与同步构图(SLAM)方法是在视觉里程计运动估计的基础上通过增加一个回环检测,从而对非线性多约束进行优化来提高定位精度。在视觉运动估计中,针对视觉特征点匹配错误率高的问题,提出了一种ORB特征点聚类抽样匹配跟踪的方法。在位姿图优化上,提出了一种改进型的回环检测方法,减少了两种错误匹配的可能性。最后将视觉SLAM与惯性导航进行组合,提高了系统的稳定性和定位精度。使用公开的室内SLAM测试数据集进行仿真,结果表明,该方法的定位均方根误差在厘米级,生成的点云地图清晰可见。 觉完成地图的构建，从而建立视觉惯性的SLAM模型。1视觉里程计运动估计视觉里程计通过提取图像间的特征点进行匹配、跟踪，从而完成对机器人三维运动的估计。在室内环境下选用深度相机Kinect进行信息的采集。1.1图像配准Kinect上装有RGB摄像头和深度摄像头，分别用来采集彩色图像和深度图像。由于安在配准后的图像中，每个RGB图上的像素点都对应其深度值。如图2，记像素坐标系中的点(Se2)为(u,v,d)，三维世界坐标系中的点(Se3)坐标为(,,)dddxyz，s为深度单位，ddzs，uvf、f分别是沿像素平面两轴方向的焦距，f为像素归一化参数，考虑到相机自身的畸变引入小角度θ进行修正，00u、v是相机的光圈中心。[]ddRt称为相机外参，可以通过标定来确定。由像素点对应空间点可以表深度图-数控滚圆机滚弧机张家港电动液压钢管滚圆机滚弧机本文由公司网站张家港大棚滚圆机采集转载中国知网整理!!http://www.dapenggunyuanji.com/