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The Design of an Embedded Multi-Sensor Data Fusion System for Unmanned Surface Vehicle Navigation Based on Real Time Operating System

机译：基于实时操作系统的嵌入式多传感器无人机数据融合系统设计

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This paper describes the design and implementation of a practical multi-sensor data fusion system for unmanned surface vehicle (USV) navigation. The system employs an embedded Linux board as the main on-board control module to extract and preprocess raw measurements from various navigational sensors using the real time operating system (RTOS). An unscented Kalman Filter (UKF) based data fusion algorithm has been developed to fuse the obtained and preprocessed sensor measurements and provide more reliable and accurate estimations of USV's navigational data in real time. The results demonstrate the effectiveness of the data fusion algorithm in reducing unpredicted errors of a standalone sensor.

机译：本文介绍了一种实用的无人水面（USV）导航多传感器数据融合系统的设计和实现。该系统采用嵌入式Linux板作为主要的板载控制模块，以使用实时操作系统（RTOS）从各种导航传感器中提取和预处理原始测量值。已经开发了一种基于无味卡尔曼滤波器（UKF）的数据融合算法，以融合获得的和预处理的传感器测量值，并实时提供更可靠，准确的USV导航数据估计。结果证明了数据融合算法在减少独立传感器的意外误差方面的有效性。

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来源
《OCEANS - MTS/IEEE Kobe Techno-Oceans》|2018年|1-7|共7页
会议地点 Kobe(JP)
作者
Wenwen Liu; Yuanchang Liu; Rui Song; Richard Bucknall;
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作者单位

University College London Mechanical Engineering London UK;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
computerised instrumentation; control engineering computing; intelligent sensors; Kalman filters; Linux; navigation; nonlinear filters; operating systems (computers); remotely operated vehicles; sensor fusion;

机译：电脑化仪器；控制工程计算；智能传感器；卡尔曼滤波器Linux;导航;非线性滤波器操作系统（计算机）；遥控车辆；传感器融合;

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