Principles of GNSS, Inertial, and Multi-sensor Integrated Navigation Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Groves, Paul D.

出品人:

页数:536

译者:

出版时间:2007-12

价格:$ 157.07

装帧:

isbn号码:9781580532556

丛书系列:

图书标签:

• 惯导
• GNSS
• Inertial Navigation
• Multi-sensor Fusion
• Navigation Systems
• Positioning
• Tracking
• Sensor Integration
• Robotics
• Aerospace
• Autonomous Systems

《导航与定位的未来：融合感知与智能》 本书将带领读者深入探索现代导航与定位技术的无限可能，聚焦于如何通过整合多种先进技术，实现超越传统单一传感器的精准、可靠与鲁棒的定位解决方案。我们将从基础理论出发，逐步剖析当前主流导航技术的核心原理及其局限性，并着重阐述如何克服这些挑战。 第一篇：基础理论与核心技术 在第一篇中，我们将首先回顾导航与定位的基本概念，包括位置、速度、姿态的定义，以及误差来源和精度指标。随后，我们将深入研究全球导航卫星系统（GNSS）的工作原理，从卫星星座的构成、信号传播、接收机设计到差分技术（如RTK）的应用，为您呈现GNSS技术的全貌。接着，我们将重点介绍惯性导航系统（INS）的理论基础，包括IMU（惯性测量单元）的构成（加速度计和陀螺仪）、状态方程、卡尔曼滤波等核心算法，以及其在独立导航和作为辅助传感器方面的优势与挑战。 第二篇：多传感器融合策略与算法 本篇将是本书的重中之重，我们聚焦于如何将GNSS、INS以及其他多种传感器（如激光雷达、摄像头、磁力计、气压计等）进行高效融合，以构建更为强大和可靠的导航系统。我们将详细介绍各种传感器在导航中的作用、数据特性及预处理方法。核心内容将围绕几种主要的融合策略展开： 松耦合（Loosely Coupled）导航: 探讨GNSS和INS分别进行位置和速度解算，然后将各自结果进行融合的优势和应用场景，尤其是在计算资源有限的环境下。 紧耦合（Tightly Coupled）导航: 深入分析如何将GNSS原始测量值（如伪距、多普勒频移）与INS输出直接进行融合，以提升系统的精度和抗干扰能力，并解释其在高动态和弱信号环境下的卓越表现。 超紧耦合（Ultra-Tightly Coupled）导航: 介绍更进一步的融合方式，将GNSS的原始测量值直接输入到INS的解算过程中，实现更深层次的协同作用，以及其对GNSS信号失锁的鲁棒性。 在算法层面，我们将详细讲解实现传感器融合的关键技术，包括： 卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）及其变种: 重点介绍扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）在状态估计中的应用，以及如何构建最优的状态转移模型和观测模型。 粒子滤波（Particle Filter, PF）: 阐述粒子滤波在处理非线性、非高斯问题中的优势，以及其在复杂导航场景下的应用潜力。 优化方法（Optimization-based Methods）: 探讨基于图优化（Graph Optimization）或直接线性化（Direct Linearization）等方法，如何实现全局最优的路径估计，尤其是在重定位和闭环场景下。 第三篇：关键应用场景与前沿技术 本书的第三篇将把理论与实践相结合，探讨多传感器融合导航系统在各个领域的关键应用，并展望未来的发展趋势。 自动驾驶汽车: 深入分析高精度定位在自动驾驶中的核心作用，包括感知融合、路径规划、车辆控制等，以及GNSS/INS/激光雷达/摄像头融合解决方案的实现。 无人系统（无人机、无人船、机器人）: 探讨在GNSS信号受限或不可用环境下的导航挑战，如室内导航、水下导航、地下导航等，以及如何通过多传感器融合应对。 智慧城市与物联网（IoT）: 介绍低功耗、高精度定位技术在资产追踪、人员定位、环境监测等方面的应用。 运动捕获与增强现实（AR）: 讨论如何利用高精度姿态和位置信息，实现虚拟与现实世界的无缝融合。 此外，我们还将触及一些前沿技术，如： 视觉惯性里程计（Visual-Inertial Odometry, VIO）: 详细介绍如何结合视觉信息和惯性测量，实现自主的运动估计，尤其是在GNSS不可用时。 机器学习与深度学习在导航中的应用: 探讨如何利用AI技术提升导航系统的感知能力、鲁棒性以及自适应性，例如传感器故障诊断、环境建模、异常检测等。 低成本传感器融合: 讨论如何利用价格更亲民的传感器，通过精妙的融合算法，达到接近专业级传感器的性能。 通过对以上内容的系统性学习，读者将能够深刻理解现代导航与定位技术的核心驱动力，掌握构建和优化多传感器融合导航系统的关键技能，并为应对未来智能时代日益增长的导航需求做好充分准备。本书旨在为工程师、研究人员以及对导航定位技术感兴趣的爱好者提供一份全面而深入的指南。

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对于我来说，这本书提供的不仅仅是知识，更是一种全新的视角。我一直以来都关注GNSS的发展，但对于惯性导航和多传感器融合的理解一直停留在比较表面的层次。这本书就像是为我打开了一扇新的大门，让我看到了这些不同导航技术之间是如何协同工作，如何互相补充，从而实现比单一技术更强大的导航能力。书中关于卡尔曼滤波及其变种（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波）在惯性导航和多传感器融合中的应用，讲解得非常到位。它不仅解释了这些滤波器的数学原理，还深入剖析了它们在实际应用中的优势和局限性，以及如何根据具体场景进行参数调优。我尤其喜欢书中关于“系统级”的思考方式，它不只关注某个子系统的性能，而是从整个导航系统的角度出发，探讨如何优化各个模块的设计，以达到最佳的整体性能。书中对于误差的分析和管理也做得非常出色，详细列举了各种误差源，并提出了有效的误差抑制和补偿方法，这对于构建高精度、高可靠性的导航系统至关重要。可以说，这本书为我构建了一个完整的导航系统设计框架，让我能够更系统、更深入地理解导航技术的方方面面。

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这本书的出版，简直就是给像我这样深耕于导航定位领域的研究者和工程师送来了一份厚礼。它系统地梳理了GNSS、惯性导航以及多传感器融合的最新进展和核心原理，内容涵盖之广、之深，令我惊叹。书中关于惯性导航部分，特别是对IMU（惯性测量单元）的误差模型、补偿算法以及卡尔曼滤波在惯性导航中的应用，讲解得尤为精彩。作者并没有止步于理论的陈述，而是深入探讨了实际应用中会遇到的各种挑战，比如温度漂移、轴不对准等，并提供了切实可行的解决方案。在多传感器融合部分，本书更是将GNSS、惯性测量单元、里程计、气压计等多种传感器的数据进行有机结合，构建了各种融合导航框架，包括松耦合、紧耦合等。我尤其欣赏书中对于不同融合策略的优劣势分析，以及在不同应用场景下的适用性探讨。这为我在项目开发中选择最优的融合方案提供了宝贵的指导。此外，书中还涉及了对时间同步、数据预处理以及性能评估等关键技术细节的讲解，使得理论与实践的结合更加紧密。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本思想的启迪之书，它不仅教授我“怎么做”，更引导我思考“为什么这么做”，让我对整个导航系统的设计和优化有了更深刻的认识。

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在阅读《Principles of GNSS, Inertial, and Multi-sensor Integrated Navigation Systems》的过程中，我最大的感受就是其内容的“接地气”。很多同类书籍往往过于偏重理论的推导，而忽略了实际应用中的细节。但这本书不同，它在讲解GNSS星座、信号结构、定位原理的基础上，花费了大量篇幅介绍接收机的工作流程、数据处理以及常见的故障排除。对于惯性导航部分，作者更是从传感器选型、标定方法到运动模型建立，都进行了非常详尽的描述，甚至还提到了如何进行高精度的IMU标定，这对我这样的实操者来说，简直是福音。更让我惊喜的是，书中在多传感器融合章节，不仅仅是罗列了各种融合算法，还详细分析了不同传感器在不同环境下的表现，以及如何根据应用需求来设计融合策略。例如，在GPS信号弱的城市峡谷环境下，如何更有效地利用惯性传感器的数据来弥补GNSS的不足，书中给出了具体的思路和实现方法。整本书的逻辑清晰，语言流畅，阅读起来并不会感到枯燥。我认为，这本书最大的价值在于，它能够帮助读者从理论走向实践，将书中的知识真正应用到实际的导航系统中去，解决真实世界中的问题。

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这本《Principles of GNSS, Inertial, and Multi-sensor Integrated Navigation Systems》真的像一本宝藏，我刚拿到手就被它厚重的分量和扎实的排版吸引了。翻开第一页，就感受到一种严谨的学术氛围，仿佛进入了一个精心构建的知识殿堂。作者的语言功底深厚，虽然涉及的都是专业领域，但他却能将复杂的概念解释得清晰易懂，特别是对于GNSS（全球导航卫星系统）和惯性导航部分，从基础原理到模型建立，再到误差分析，每一个环节都讲解得细致入微。书中穿插的大量图表和公式，不是简单的堆砌，而是精心设计的辅助工具，帮助读者从视觉和逻辑上理解抽象的理论。举个例子，在讲解GNSS的测量模型时，书中不仅仅给出了公式，还配有详细的图示，描绘了卫星、接收机和地球坐标系之间的关系，甚至还对多径效应、大气延迟等误差源进行了深入的剖析，并提出了相应的补偿方法。这让我感觉自己不仅仅是在阅读，更是在与一位经验丰富的导航专家进行深度交流，受益匪浅。虽然我还没能完全消化所有内容，但已经能够预见到，随着我对书中理论的深入理解和实践，我的导航技术水平一定会有质的飞跃。这本书的价值，在于它为我提供了一个坚实的基础，让我能够更自信地去探索更高级的导航算法和应用。

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收到这本《Principles of GNSS, Inertial, and Multi-sensor Integrated Navigation Systems》后，我迫不及待地翻阅。我对其中关于GNSS干扰与欺骗检测的章节特别感兴趣，作者在这部分的处理非常到位，不仅介绍了常见的干扰形式，还深入探讨了相应的检测算法和抗干扰措施。对于惯性导航，书中关于其长期精度衰减的问题以及如何通过外部信息（如GNSS、里程计）进行辅助更新，这一点让我印象深刻。书中对这些辅助更新的数学模型和算法推导清晰明了，并辅以大量的图示和算例，使得复杂的概念变得易于理解。在多传感器融合方面，书中详细阐述了如何根据传感器的特性、精度和数据更新率来设计最优的融合策略。我个人比较关注在动态环境下，不同传感器数据融合的挑战，而这本书在这方面给了我很多启发，它详细分析了运动学模型在融合中的重要性，以及如何处理不同传感器之间的异步性问题。总的来说，这本书的特点在于其理论与实践的完美结合，它不仅为我们提供了扎实的理论基础，更在实际应用层面给予了丰富的指导，对于想要深入理解和掌握集成导航系统技术的读者来说，这本书无疑是一份不可多得的宝贵资源。

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