隨著科技的飛速發(fā)展,人們對導(dǎo)航與定位服務(wù)的要求也越來越高。不管是在室內(nèi)環(huán)境還是在室外的環(huán)境下,單一的導(dǎo)航定位方式都很難滿足長時間、高精度、實(shí)時定位的需求。將多種導(dǎo)航技術(shù)通過數(shù)據(jù)融合算法有效地組合在一起,來實(shí)現(xiàn)多種導(dǎo)航信息融合的組合導(dǎo)航定位技術(shù),已經(jīng)成為各種環(huán)境下導(dǎo)航定位技術(shù)研究及應(yīng)用的必然趨勢。本文以單目視覺人工路標(biāo)輔助慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（Inertial Navigation System,INS）為研究對象,對INS的基本工作原理、視覺導(dǎo)航技術(shù)、人工路標(biāo)的設(shè)計、單目視覺尺度因子的標(biāo)定、卡爾曼濾波融合算法等技術(shù)進(jìn)行了研究,具體的工作內(nèi)容如下:首先,分析了視覺導(dǎo)航定位技術(shù)以及慣性導(dǎo)航定位系統(tǒng)的基本原理。針對視覺導(dǎo)航定位技術(shù),在介紹了針孔模型基礎(chǔ)上,分析了視覺定位技術(shù)中的局部特征定位技術(shù)和全局特征定位技術(shù)、基于視覺的同時定位與建圖（Vision Simultaneous Localization And Mapping,VSLAM）技術(shù),以及基于路標(biāo)的視覺定位技術(shù)。針對慣性導(dǎo)航定位技術(shù),介紹了導(dǎo)航定位中常用的坐標(biāo)系以及運(yùn)動姿態(tài)表示方法,分析了怎樣利用陀螺儀和加速度計輸出信息來解算姿態(tài)和位置信息... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：52 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

導(dǎo)航定位需求在人工智能設(shè)備的自主導(dǎo)航及控制系統(tǒng)中，需要解決的三個基本問題是：我在哪里，我要到哪里去，我怎樣才能到達(dá)想要去的地方

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文10圖1.2本文結(jié)構(gòu)圖第一章是緒論部分。首先介紹了導(dǎo)航定位技術(shù)的研究背景以及重要意義，之后依次介紹了上主要的慣性導(dǎo)航定位技術(shù)、視覺導(dǎo)航定位技術(shù)以及二者組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)的國內(nèi)外研究發(fā)展現(xiàn)狀。最后介紹了作者在本文中主要研究的內(nèi)容和本文的章節(jié)安排。第二章為相關(guān)視覺、慣性導(dǎo)航定位技術(shù)研究部分。首先，研究了基于視覺的局部定位技術(shù)、基于視覺的全局定位技術(shù)、VSALM技術(shù)以及基于路標(biāo)的定位技術(shù)。其次，針對慣性導(dǎo)航定位系統(tǒng)，研究了相關(guān)的導(dǎo)航坐標(biāo)系以及姿態(tài)角信息的定義，分析了如何通過角速度和線加速度信息來求解載體的姿態(tài)信息以及位置信息，對慣性導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行了誤差分析。第三章設(shè)計了一種人工路標(biāo)，解決單目視覺缺少尺度信息問題，并對設(shè)計的人工路標(biāo)進(jìn)行了單目視覺定位實(shí)驗(yàn)。針對人工路標(biāo)的設(shè)計部分，設(shè)計了一款外圍輪廓為圓形的人工路標(biāo)，使用霍夫圓檢測方法檢測圖像中的圓形路標(biāo)。在已知距離情況下對路標(biāo)進(jìn)行拍攝和標(biāo)定，有效的解決了單目視覺中缺少尺。然后利用3D-3D幀間位姿估計方法，在建立的視覺路標(biāo)庫的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了單目視覺人工路標(biāo)定位實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在正對路標(biāo)距離0.5m到2m時，定位平均誤差小于5cm。第四章基于第二章研究的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)和第三章單目視覺導(dǎo)航地位技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了一種單目視覺人工路標(biāo)輔助INS的組合導(dǎo)航定位方法。在已知區(qū)域布置人工路標(biāo)，記錄拍攝各路標(biāo)時相機(jī)的位置和姿態(tài)，建立視覺路標(biāo)庫；將單目視覺定位得到的小車位置和姿態(tài)信息，通過卡爾曼濾波算法和INS數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，從而修正INS的累積誤差，提高定位的精度。通過實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的單目視覺人工路標(biāo)輔助INS的組合導(dǎo)航定位方法的實(shí)際定位的平均誤差為0.154m，相比于傳統(tǒng)的航位推算方法性能提高了78.3%，?

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文11第2章視覺導(dǎo)航及慣性導(dǎo)航的基本原理2.1視覺導(dǎo)航定位技術(shù)近年來，隨著科技的飛速發(fā)展，計算機(jī)視覺技術(shù)也得到了飛速發(fā)展并且在各個領(lǐng)域得到很好的應(yīng)用。在導(dǎo)航定位領(lǐng)域中，基于視覺的導(dǎo)航定位及組合導(dǎo)航定位技術(shù)吸引了大量的學(xué)者及企業(yè)對其進(jìn)行研究和應(yīng)用。和激光傳感器以及慣性傳感器相比較，視覺傳感器能獲取更加豐富的環(huán)境信息�；谝曈X傳感器的視覺導(dǎo)航定位具有以下優(yōu)點(diǎn)：1)自主性；不需要與外界進(jìn)行任何通信、僅通過視覺傳感器采集的信息來實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航定位。2)數(shù)據(jù)高效；除了能實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航定位功能，視覺傳感器采集的圖像信息還能用于交通標(biāo)志的識別、避障、地圖構(gòu)建等等需求中。3)開放的融合性；設(shè)備簡易，不管是在硬件上還是軟件上，都能夠和其他硬件設(shè)備以及導(dǎo)航方法很容易的組合。4)適應(yīng)性強(qiáng)；視覺導(dǎo)航系統(tǒng)無論對于輪式載體還是履帶式載體都適用，對于應(yīng)用環(huán)境要求不高，適用于結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化環(huán)境。2.1.1針孔相機(jī)模型相機(jī)通過光心將三維世界中的場景，映射到二維平面圖像的過程，可以采用多種幾何模型進(jìn)行表示及說明。在這些幾何模型中，其中最簡單且被人們所熟知的幾何模型是針孔模型。物理實(shí)驗(yàn)中的小孔成像實(shí)驗(yàn)就是基于針孔模型來完成的。在小孔成像實(shí)驗(yàn)中，是將點(diǎn)燃的蠟燭、有小孔的擋板以及成像板放在一條直線上，通過調(diào)節(jié)成像板與擋板間的距離，蠟燭會會通過擋板上的小孔，在成像平面上形成倒立的蠟燭圖像。在小孔成像的過程中，三維世界中的點(diǎn)通過小孔在二維的平面上成像，相機(jī)的成像的過程與此原理是相似的，因此可以基于小孔成像模型對相機(jī)成像過程進(jìn)行介紹。圖2.1針孔相機(jī)模型

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[6]基于人工標(biāo)志的視覺/SINS組合導(dǎo)航算法研究[J]. 宋琳娜,方群.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2012(04)
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博士論文
[1]光纖陀螺捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)在線對準(zhǔn)及標(biāo)定技術(shù)研究[D]. 曹通.哈爾濱工程大學(xué) 2012
[2]捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 楊艷娟.哈爾濱工程大學(xué) 2001

碩士論文
[1]基于激光雷達(dá)的室內(nèi)同步定位與三維建圖技術(shù)研究[D]. 劉立新.西安電子科技大學(xué) 2018
[2]基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的車輛輔助駕駛可視化的研究[D]. 孫彤.東南大學(xué) 2018
[3]室內(nèi)組合導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計與算法研究[D]. 黃金鵬.杭州電子科技大學(xué) 2018
[4]球形多目標(biāo)精確實(shí)時定位算法研究[D]. 米雅婷.南京大學(xué) 2017
[5]基于人工路標(biāo)的室內(nèi)機(jī)器人導(dǎo)航方法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 黃露.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017
[6]基于幾何特征回環(huán)檢測的RGB-D SLAM算法研究[D]. 孫文池.武漢理工大學(xué) 2017
[7]自然視覺路標(biāo)輔助的機(jī)器人定位技術(shù)研究[D]. 陳明芽.浙江大學(xué) 2013
[8]SINS/GPS組合系統(tǒng)空中對準(zhǔn)方法研究[D]. 周濤.西北工業(yè)大學(xué) 2003



本文編號：3419021