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申请/专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
摘要：本发明提供了一种基于GPGPU的因子图融合定位方法、系统、装置和介质，属于并行计算与融合定位解算技术领域。所述方法包括：采集观测信息，将收集到的数据进行预处理后存储；将预处理后的数据与历史数据整合；根据传感器的关系方程构建因子节点，定义因子节点的目标函数，将待解算的位置设置为状态节点，通过因子节点和状态节点间的关系建立限制条件，创建因子图；根据因子图中数据相关性对观测信息进行并行分解，通过内存分配完成解算数据的装载；调用核函数开始并行解算，迭代求解最优的位置解算作为定位结果，本发明在提高融合定位精度的前提下，有效提高了位置解算的效率，提高了该定位方法的有效性和实时性。
主权项：1.一种基于GPGPU的因子图融合定位方法，其特征在于，包括：采集卫星观测传感器和运动观测传感器输出的观测信息，将收集到的数据进行预处理后存入GPGPU的全局存储器；将预处理后的数据与历史数据整合，整合后的数据将分段转存到GPGPU各流式多处理器的共享存储器中；根据传感器的关系方程构建因子节点，定义因子节点的目标函数，将待解算的位置设置为状态节点，通过因子节点和状态节点间的关系建立限制条件，创建因子图；使用每条观测信息构建一个线程，将相关的观测信息构建的线程作为一个线程块，并将定义核函数传送到GPGPU端等待执行；根据因子图中数据相关性对观测信息进行并行分解，通过内存分配完成解算数据的装载；在数据装载完成后调用核函数开始并行解算，迭代求解最优的位置解算作为定位结果，将定位解算的结果经过后项优化和定位结果进行存储。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东浪潮科学研究院有限公司 一种基于GPGPU的因子图融合定位方法、系统、装置和介质
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