發(fā)布時(shí)間：2021-06-06 21:31

　　在智能手機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)的普及狀態(tài)下,對(duì)高精度定位技術(shù)的需求也更加顯著,精確定位服務(wù)已滲透到各個(gè)領(lǐng)域,如物聯(lián)網(wǎng)、無(wú)人駕駛、機(jī)器快遞員、應(yīng)急救援等。在室外環(huán)境下,這些服務(wù)大多由全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)提供;然而,在深山叢林、礦井隧道、地下室等室內(nèi)環(huán)境下,由于信號(hào)衰減及多徑效應(yīng)的影響,GPS無(wú)法正常工作。本文針對(duì)一些特殊的室內(nèi)場(chǎng)景,研究了基于松耦合濾波的視覺(jué)慣性融合導(dǎo)航方法,設(shè)計(jì)了一個(gè)面向智能手機(jī)平臺(tái)的室內(nèi)行人定位系統(tǒng)。該方法視覺(jué)前端采用了快速、穩(wěn)健的稀疏直接法,后端采用了擴(kuò)展卡爾曼濾波器來(lái)融合慣性信息,能夠有效融合視覺(jué)和慣性信息,達(dá)到恢復(fù)單目視覺(jué)尺度、提高穩(wěn)健性的效果,實(shí)現(xiàn)了高精度的室內(nèi)行人定位。 

【文章來(lái)源】：測(cè)繪通報(bào). 2020,(02)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

鏡頭暈影

為了定義系統(tǒng)的誤差狀態(tài)，這里使用誤差四元數(shù)來(lái)表示姿態(tài)，誤差四元數(shù)的表達(dá)能夠提高系統(tǒng)的數(shù)值穩(wěn)定性，且能夠保持四元數(shù)的最小表達(dá)。誤差四元數(shù)[15]可以寫(xiě)成如下形式因此，誤差形式的狀態(tài)變量X可以寫(xiě)成一個(gè)16維的向量

該系統(tǒng)將視覺(jué)里程計(jì)前端視作一個(gè)6自由度的位姿傳感器，然后使用EKF算法融合慣性信息。如圖3所示，在整個(gè)流程中，利用IMU測(cè)量值和視覺(jué)里程計(jì)輸出值用作EKF的輸入，進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)和更新，相機(jī)圖像通過(guò)DSO算法計(jì)算出一個(gè)6自由度的位姿，然后作為觀測(cè)量用于EKF的狀態(tài)更新。將預(yù)測(cè)模型和觀測(cè)模型合并起來(lái)，就得到了傳統(tǒng)的EKF計(jì)算過(guò)程，具體來(lái)講，EKF濾波器通過(guò)IMU測(cè)量的加速度、角速度信息進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)，通過(guò)視覺(jué)前端測(cè)量的位置、姿態(tài)信息進(jìn)行狀態(tài)更新，不斷更新、修正，得到最終的狀態(tài)估計(jì)結(jié)果。具體過(guò)程如下所示:

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于偏振雙目視覺(jué)的無(wú)紋理高反光目標(biāo)三維重構(gòu)[J]. 平茜茜,劉勇,董欣明,趙永強(qiáng),張艷.  紅外與毫米波學(xué)報(bào). 2017(04)
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本文編號(hào)：3215178