基于视觉/惯导的无人机组合导航算法研究

目前视觉惯性组合导航系统多采用优化紧/松耦合以及滤波紧/松耦合算法,应用误差状态卡尔曼滤波能够将较低频率的视觉位姿信息提升到与惯性信息同步的频率;提出一种基于自适应卡尔曼滤波的视觉惯导组合导航算法,首先考虑到系统建模与传感器测量误差,采用自适应渐消卡尔曼滤波进行导航解算,通过实时计算遗忘因子,以调节历史数据的权重,可抑制建模误差,提高组合导航系统性能,然后针对视觉SLAM解算过程造成的视觉位姿信息滞后于惯导信息的问题,提出一种延时补偿方法;仿真实验表明,采用延时补偿的自适应渐消卡尔曼滤波算法能够有效抑制建模误差,并降低视觉位姿信息滞后带来的影响,提高无人机组合导航的解算精度,姿态、速度、位置解算精度分别达到5°、0.5m/s、0.4m以内。     

车载卫星/惯导组合导航算法优化及精度分析

研究卫星惯导系统优化设计问题,由于惯性系统输出随时间变化存在漂移问题.传统组合导航系统滤波器模型越精细、维数越高,则组合精度越高,但计算量也越大,应用复杂度和成本也越高.为了降低车载应用成本及保证导航精度,针对简化惯导误差模型对组合导航系统滤波精度的影响,提出了一种组合导航系统滤波器优化算法,得出在车载条件下忽略惯导误差方程中计算量大的哥氏效应及地球自转误差项对组合导航精度影响不大,但计算量和成本可以得到减小.选取北京公主坟立交桥作为跑车路线,验证了所提算法的有效性.     

组合导航辅助的激光雷达－相机实时语义建图

针对64线和128线激光雷达价格过于昂贵,而16线激光雷达点云过于稀疏无法直接进行语义信息提取的问题,本文提出了一种组合导航辅助的激光雷达-相机实时语义建图方法,并通过算法结构设计保障了语义建图的实时性.首先,在组合导航定位结果辅助下,完成了不同采集时刻的点云-图像配准;其次,从图像目标检测框中准确提取了语义物体类别的点云.基于移动机器人平台测试评估了语义建图性能,结果表明该方法能够有效的提高语义点云提取的准确率并在嵌入式处理器Xavier上实时构建语义地图,为移动机器人利用语义信息进行导航和实时执行任务奠定了基础.     

单目视觉人工路标辅助INS的组合导航定位方法

提出一种单目视觉人工路标辅助惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)的定位方法。首先设计人工路标,并用相机拍摄各预先设置的人工路标,记录拍摄每个路标时相机位置和姿态,建立视觉路标库。在利用惯性导航系统定位过程中,对单目相机采集到的图像进行路标提取、与路标库中相应路标进行匹配,估计当前相机位置和姿态,然后利用卡尔曼滤波将视觉匹配估计的位置信息和INS有效地融合。实验结果表明:传统航位推算方法的平均误差为0.715 m,本文组合导航方法的平均误差为0.154 m,该方法有效地提高了惯性导航定位的精度。     

动态捷联惯导/多卫星组合导航自适应联邦滤波算法研究

研究了一种基于动态扰动的滤波算法,用以提高动态扰动情况下捷联惯导/多卫星组合导航系统 的精度和可靠性．该算法采用几何精度因子（GDOP）对量测噪声进行自适应调节,利用卡尔曼滤波器的新息 量对状态噪声协方差阵进行整体控制,同时根据具有时变特性的各子系统误差协方差阵对信息分配系数进行 自适应调节．通过对SINS/GPS/Galileo/北斗组合导航系统的仿真,分析对比了常规联邦滤波、Sage 自适应联邦 滤波和本文所提自适应联邦滤波算法．结果表明,该自适应联邦滤波算法能够有效抑制动态扰动,提高组合 导航系统的精度和可靠性．     

惯导/里程仪组合导航系统算法研究

惯导系统误差随着导航时间而增长,而里程仪测量误差一般随着运载体行驶距离而增加,惯导系统和里程仪具有互补性,推导了简化的惯导/里程仪组合导航系统的卡尔曼滤波方程,研究了里程仪刻度系数误差校正的方法,并提出了里程仪打滑和滑行故障的判断准则,仿真结果表明：经过里程仪刻度系数校正后,组合导航系统能有效提高定位精度,并且具备一定的容错能力.     

双目视觉辅助的激光惯导SLAM算法

激光同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法在位姿估计和构建环境地图时依赖环境结构特征信息,在结构特征缺乏的场景下,此类算法的位姿估计精度与鲁棒性将下降甚至运行失败.对此,结合惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)不受环境约束、相机依赖视觉纹理的特点,提出一种双目视觉辅助的激光惯导SLAM算法,以解决纯激光SLAM算法在环境结构特征缺乏时的退化问题.即采用双目视觉惯导里程计算法为激光扫描匹配模块提供视觉先验位姿,并进一步兼顾视觉约束与激光结构特征约束进行联合位姿估计.此外,提出一种互补滤波算法与因子图优化求解的组合策略,完成激光里程计参考系与惯性参考系对准,并基于因子图将激光位姿与IMU数据融合以约束IMU偏置,在视觉里程计失效的情况下为激光扫描匹配提供候补的相对位姿预测.为进一步提高全局轨迹估计精度,提出基于迭代最近点匹配算法(iterative closest point, ICP)与基于图像特征匹配算法融合的混合闭环检测策略,利用6自由度位姿图优化方法显著降低里程计漂移误...     

惯导系统辅助CSS的室内定位方法

提出一种惯性导航系统INS(Inertial Navigation System)辅助线性调频扩频CSS(Chirp Spread Spectrum)的高精度室内定位方法.首先设计了基于MPU9250多轴传感器的惯性测量单元IMU(Inertial Measurement Unit),利用数字运动处理(DMP)数据库经四元数解算可求得准确稳定的航向角,由于MPU9250自带的磁力计,规避了航向角的累积误差问题.随后在分析CSS非视距定位误差基础上,提出了基于三角形三边准则的选星方法,有效降低了室内复杂环境下非视距的影响;最后利用扩展卡尔曼滤波对惯导系统与CSS定位进行融合,以输出稳定、准确的定位结果.通过在50 m×20 m的地下车库实验分析比较,结果表明:惯导与CSS单独定位的平均误差分别为0.3456 m、0.3659 m,本文组合导航方法平均误差为0.158 l m,较前两种单一的定位方式性能提高了50%以上,该方法降低了定位的成本,系统实现复杂度降低,定位精度提高.     

激光雷达惯导耦合的里程计与建图方法

针对现有的激光里程计方法在室外动态道路场景中存在里程计精度较低、鲁棒性不足的问题,提出一种3D激光雷达和MEMS惯导耦合的里程计与建图方案.在不同的线程上依次执行数据预处理、顾及动态障碍物的特征提取、激光里程计和激光建图模块.利用KITTI数据和实测数据,对改进方案与目前流行的LOAM、Lego-LOAM方案进行定性和定量的激光里程计精度评定.测试结果表明,改进方案在满足系统实时性的要求下,激光里程计精度优于LOAM方案,与Lego-LOAM方案性能相当.     

掘进机全站仪与捷联惯导组合定位方法

针对基于全站仪的掘进机定位方法因井下粉尘过大等导致光路被遮挡而无法进行定位、基于捷联惯导的掘进机定位方法累计误差随时间推移逐渐增大的问题,提出一种掘进机全站仪与捷联惯导组合定位方法。首先,采用全站仪测量掘进机位置参数,采用捷联惯导测量掘进机位姿参数并进行解算;然后,将捷联惯导测量的掘进机所在位置经纬度转换为西安80坐标系下的坐标值,实现与全站仪测量坐标系的统一;最后,采用卡尔曼滤波方法将全站仪与捷联惯导测量数据进行融合,获取掘进机位姿数据。试验结果表明该方法具有较高的定位精度:x方向的定位误差最大值为0.029 1m,最小值为0.010 0m,平均值为0.019 93m;y方向的定位误差最大值为0.029 5m,最小值为0.011 0m,平均值为0.018 26m。     

视觉与惯导融合的煤矿移动机器人定位方法

针对现有移动机器人单目视觉定位算法在光照变化和弱光照区域表现较差、无法应用于煤矿井下光照较暗场景的问题,通过非极大值抑制处理、自适应阈值调节等对快速特征点提取和描述(ORB)算法进行改进,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行特征点匹配,提高了煤矿井下弱光照区域的特征点提取和匹配效率。针对仅靠单目视觉定位无法确定机器人与物体的距离及物体大小的问题,采用对极几何法对匹配好的特征点进行视觉解算,通过惯导数据为单目视觉定位提供尺度信息;根据紧耦合原理,采用图优化方法对惯导数据和单目视觉数据进行融合优化并求解,得到机器人位姿信息。实验结果表明:(1) ORB算法虽然提取的特征点数较少,但耗时短,且特征点分布均匀,可以准确描述物体特征。(2)改进ORB算法与原ORB算法相比,虽然提取时间有了一定的增加,但提取的可用特征点数也大大增加了。(3) RANSAC算法剔除了误匹配点,提高了特征点匹配的准确性,从而提高了单目视觉定位精度。(4)改进后融合定位方法精度有了很大提升,相对误差由0.6m降低到0.4m以下,平均误差由0.20m减小到0.15m,均方根误差由0.24m减小到0.18m。     

捷联惯导/北斗高精度组合导航方法研究

提出采用紧组合方式进行捷联惯导/北斗组合导航设计,首先对捷联惯导与北斗系统进行误差分析与建模,将捷联惯导系统误差、北斗等效时钟误差相应的距离(伪距误差)以及等效时钟频率误差相应的距离率(伪距率误差)作为组合导航系统状态;利用捷联惯导位置输出与北斗接收机星历输出构造获得等效伪距,将其与北斗接收机测量的伪距对应相减作为量测,推导建立对应的量测方程,采用卡尔曼滤波设计捷联惯导/北斗组合导航滤波算法;仿真结果表明,该组合导航方法的速度精度达到±0.05 m/s,位置精度达到±3.2 m,水平姿态精度达到±0.4′,航向精度达到±1.6′。     

基于惯导辅助地磁的手机室内定位系统设计

目前的室内定位技术大都是需要建立足够多的信号节点,这种有源信号受建筑物干扰衰减快导致其定位精度不足。为了避免这些存在的问题,通过深入研究室内定位方法,提出了基于惯导辅助地磁匹配的适用于手机移动终端的室内定位方法。有别于传统的室外定位系统,本文利用地球磁场在不同点的差异化信息,并通过选择适当的地磁匹配算法,可以实现不依赖于外部设备的移动个体室内定位,同时通过惯导辅助地磁的组合定位方式有效增加地磁信息匹配效率,能获得较高的室内定位的精度。最后设计了基于android平台的手机室内定位软件,可利用手机内置的传感器设备实现室内定位功能,仿真及实验显示该定位方法是有效的。     

车载惯导里程仪组合导航系统安装误差标定研究

研究了捷联惯导、GPS、里程仪和气压高度计构成的组合导航系统中惯导安装误差角对里程仪航位推算精度的影响;提出了以GPS输出作为辅助信息对惯导安装误差进行标定的方法;设计了以里程仪航位推算误差传播方程为系统方程,以里程仪航位推算结果和GSP位置输出之差为量测,通过卡尔曼滤波估计惯导安装误差的标定方法;仿真结果表明,该方法对惯导安装误差的标定精度能达到角秒级。在调试过程中采用该方法标定补偿后的系统实际跑车实验航位推算精度达到5m+行程的0.15%,表明补偿后残余的惯导安装误差影响已经可以忽略。     

导弹发射车视觉辅助导航定位系统设计

为缩短导弹发射车占领阵地准备时间,提高对点定位精度,将计算机视觉技术应用到发射车上,研制了一种视觉辅助导航定位系统,能辅助驾驶员快速引导发射车准确对点定位,对提高导弹武器可靠性和整体作战性能具有重要意义;针对导航标尺灰度值较高的特点,吸取了Hough变换检测直线的优点,提出了精确定位导航标尺检测方法;为降低成本,采用高速DSP硬件实现,设计了小型化的嵌入式视觉系统.实验表明,系统运行稳定,操作性强,对点定位精度高.     

基于卫星定位和惯导融合的模拟测绘系统设计

设计了一种基于北斗/GPS卫星定位和惯导融合的模拟测绘系统,用以对现有测绘方式进行补充。系统以履带车为信息采集移动平台,以STM32F103单片机为信息采集控制中心,用树莓派对测绘现场进行实时视频采集,以九轴MPU融合北斗/GPS双精度定位算法实现对采集点的精确定位,通过树莓派自带的WiFi和4G路由器实现数据上传服务器,通过地面站对履带车进行实时远程手动控制和自主路径规划。测试表明系统通过北斗/GPS卫星定位和惯导融合能满足一定的测绘需要,能对所测地面地形建立数字高程模型(digital elevation model)。     

北斗一号/惯导组合导航算法的可控性分析

为了提高组合导航系统的定位精度,本文分析了影像北斗一号双星/惯导组合导航定位算法预测误差的重要因素可控性.首先,用一个例子说明了可控性分析的作用及其重要性,并由组合导航滤波定位模型及其可控性的定义出发,通过数学推导论证了卡尔曼滤波器满足可控性的条件.接着,提出、推导了定量分析各滤波器状态量可控度即可控性好坏的方法.最后,运用所提方法仿真了北斗双星/惯导组合导航滤波定位模型的可控性、各状态量的可控度,并分析了各状态量预测精度及其与哪些因素有关,所得结论可用于指导设计双星/惯导组合导航滤波定位模型,以便提高组合导航系统定位输出的精度.     

基于SAR辅助的惯导/星光组合导航系统研究

针对高空、长航时无人飞行器在对地观测成像期间对导航自主性和高精度的需求,研究了基于SAR辅助的惯导/星光姿态组合导航系统.针对SAR图像导航输出的间断性和多传感器组合导航系统中量测输出的不同步特性,设计了解决非连续性量测修正的多传感器组合导航滤波器模型.提出了解决多传感器量测不同步问题的异步集中滤波算法.仿真结果表明:...     

基于计算机视觉的车辆辅助导航定位方法

为了将大型车辆准确地将大型车辆停放到某一位置,论文提出了一种基于计算机视觉的车辆辅助导航定位方式.通过隔行累加基础上的Hough变换检测出导航标尺的位置,分析了车辆导航定位所需的信息量,并根据导航标尺给驾驶员实时提供角度和位置信息.试验表明,该方法不仅结构简单,便于硬件实现,而且实时性好.