提出了一種改進(jìn)的多狀態(tài)約束卡爾曼濾波器（IMSCKF）雙目視覺慣性導(dǎo)航算法。該算法在初始階段采用Sigma濾波器和三焦點(diǎn)張量約束快速完成初始化,產(chǎn)生的狀態(tài)向量與MSCKF一致,可以實(shí)現(xiàn)初始化和后續(xù)導(dǎo)航之間的無縫過渡,提高了系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的精度和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的IMSCKF方法位置跟蹤誤差維持在±1 mm,角度誤差維持在±1°,可以提高雙目視覺慣性導(dǎo)航的魯棒性和精度。 

【文章來源】：兵器裝備工程學(xué)報(bào). 2020,41(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 狀態(tài)估計(jì)和MSCKF
    1.1 IMU傳播模型
    1.2 狀態(tài)傳播
    1.3 狀態(tài)增強(qiáng)
    1.4 協(xié)方差傳播
    1.5 狀態(tài)修正
2 三焦點(diǎn)張量約束
    2.1 對(duì)極幾何約束
    2.2 三焦點(diǎn)張量
    2.3 初始狀態(tài)更新
3 Sigma濾波器
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于特征點(diǎn)軌跡增長的視頻穩(wěn)像算法[J]. 魏雪迎,王敬東,王崟,楊秀梓.  紅外技術(shù). 2019(02)
[2]概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多模型卡爾曼濾波定位導(dǎo)航算法[J]. 梁龍凱,張麗英,何文超,呂緒浩.  電子技術(shù)應(yīng)用. 2018(06)
[3]組合導(dǎo)航抗差自適應(yīng)卡爾曼濾波[J]. 付心如,孫偉,徐愛功,丁偉,段順利.  測繪科學(xué). 2018(01)
[4]基于三視圖幾何約束的攝像機(jī)相對(duì)位姿估計(jì)[J]. 張振杰,李建勝,趙漫丹,張小東.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2018(01)
[5]一種自適應(yīng)卡爾曼濾波組合導(dǎo)航定位方法[J]. 于婷,徐愛功,付心如,謝洋洋,孫偉.  導(dǎo)航定位學(xué)報(bào). 2017(03)
[6]三焦點(diǎn)張量重投影視頻穩(wěn)像算法[J]. 王敬東,薛重飛,魏雪迎,劉云霄.  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2017(07)
[7]基于改進(jìn)Sigma-Delta濾波的復(fù)雜場景背景估計(jì)[J]. 曹倩霞,羅大庸,王正武.  計(jì)算機(jī)工程. 2014(09)

碩士論文
[1]卡爾曼濾波在車載組合導(dǎo)航中的應(yīng)用研究[D]. 張華倩.沈陽工業(yè)大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3162769