隨著科技的飛速發(fā)展,人們對(duì)導(dǎo)航與定位服務(wù)的要求也越來(lái)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(mǎn)足長(zhǎng)時(shí)間、高精度、實(shí)時(shí)定位的需求。將多種導(dǎo)航技術(shù)通過(guò)數(shù)據(jù)融合算法有效地組合在一起,來(lái)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(shì)。本文以單目視覺(jué)人工路標(biāo)輔助慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（Inertial Navigation System,INS）為研究對(duì)象,對(duì)INS的基本工作原理、視覺(jué)導(dǎo)航技術(shù)、人工路標(biāo)的設(shè)計(jì)、單目視覺(jué)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(jué)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(duì)視覺(jué)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(jué)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(jué)的同時(shí)定位與建圖（Vision Simultaneous Localization And Mapping,VSLAM）技術(shù),以及基于路標(biāo)的視覺(jué)定位技術(shù)。針對(duì)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(dòng)姿態(tài)表示方法,分析了怎樣利用陀螺儀和加速度計(jì)輸出信息來(lái)解算姿態(tài)和位置信息... 

【文章來(lái)源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：52 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)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(gè)基本問(wèn)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(jué)導(dǎo)航定位技術(shù)以及二者組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)的國(guó)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(jué)、慣性導(dǎo)航定位技術(shù)研究部分。首先，研究了基于視覺(jué)的局部定位技術(shù)、基于視覺(jué)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(duì)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(guò)角速度和線加速度信息來(lái)求解載體的姿態(tài)信息以及位置信息，對(duì)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行了誤差分析。第三章設(shè)計(jì)了一種人工路標(biāo)，解決單目視覺(jué)缺少尺度信息問(wèn)題，并對(duì)設(shè)計(jì)的人工路標(biāo)進(jìn)行了單目視覺(jué)定位實(shí)驗(yàn)。針對(duì)人工路標(biāo)的設(shè)計(jì)部分，設(shè)計(jì)了一款外圍輪廓為圓形的人工路標(biāo)，使用霍夫圓檢測(cè)方法檢測(cè)圖像中的圓形路標(biāo)。在已知距離情況下對(duì)路標(biāo)進(jìn)行拍攝和標(biāo)定，有效的解決了單目視覺(jué)中缺少尺。然后利用3D-3D幀間位姿估計(jì)方法，在建立的視覺(jué)路標(biāo)庫(kù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了單目視覺(jué)人工路標(biāo)定位實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在正對(duì)路標(biāo)距離0.5m到2m時(shí)，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(jué)導(dǎo)航地位技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了一種單目視覺(jué)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(shí)相機(jī)的位置和姿態(tài)，建立視覺(jué)路標(biāo)庫(kù)；將單目視覺(jué)定位得到的小車(chē)位置和姿態(tài)信息，通過(guò)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(guò)實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的單目視覺(jué)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(jué)導(dǎo)航及慣性導(dǎo)航的基本原理2.1視覺(jué)導(dǎo)航定位技術(shù)近年來(lái)，隨著科技的飛速發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)也得到了飛速發(fā)展并且在各個(gè)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(jué)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(duì)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(jué)傳感器能獲取更加豐富的環(huán)境信息。基于視覺(jué)傳感器的視覺(jué)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(guò)視覺(jué)傳感器采集的信息來(lái)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(jué)傳感器采集的圖像信息還能用于交通標(biāo)志的識(shí)別、避障、地圖構(gòu)建等等需求中。3)開(kāi)放的融合性；設(shè)備簡(jiǎn)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(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)無(wú)論對(duì)于輪式載體還是履帶式載體都適用，對(duì)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(guò)光心將三維世界中的場(chǎng)景，映射到二維平面圖像的過(guò)程，可以采用多種幾何模型進(jìn)行表示及說(shuō)明。在這些幾何模型中，其中最簡(jiǎn)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(lái)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(guò)調(diào)節(jié)成像板與擋板間的距離，蠟燭會(huì)會(huì)通過(guò)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(guò)程中，三維世界中的點(diǎn)通過(guò)小孔在二維的平面上成像，相機(jī)的成像的過(guò)程與此原理是相似的，因此可以基于小孔成像模型對(duì)相機(jī)成像過(guò)程進(jìn)行介紹。圖2.1針孔相機(jī)模型

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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[3]室內(nèi)組合導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)與算法研究[D]. 黃金鵬.杭州電子科技大學(xué) 2018
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[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(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017
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[7]自然視覺(jué)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
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本文編號(hào)：3419021