视觉对行的惯性导航算法

视觉对行的惯性导航算法是一种通过将视觉传感器和惯性导航系统进行融合，以实现精确的位置和姿态估计的算法。该算法可以借鉴哈工大提出的改进后的卡尔曼滤波视觉及惯导融合算法。

在这种算法中，视觉传感器主要负责通过图像处理和特征提取来获取位置和姿态信息，而惯性导航系统则通过测量加速度和角速度来估计位置和姿态的变化。通过将两者的数据进行融合，可以获得更准确和稳定的位置和姿态估计结果。

具体而言，该算法通常包括以下步骤：
1. 视觉前端：对图像进行处理，提取出关键的特征点或特征描述子。
2. 视觉里程计：通过匹配相邻帧之间的特征点或特征描述子，计算相对位移。
3. 惯性导航预测：根据惯性导航系统的测量结果，预测位置和姿态的变化。
4. 数据融合：将视觉里程计的位移与惯性导航预测的位移进行融合，得到更准确的位置和姿态估计结果。
5. 卡尔曼滤波：通过卡尔曼滤波或其改进算法，对融合后的数据进行滤波和优化，进一步提高估计的精度和鲁棒性。

通过使用改进后的卡尔曼滤波视觉及惯导融合算法，可以有效地提高无人机等航天器的位置和姿态估计的准确性和稳定性。该算法的思路可以为视觉对行的惯性导航算法提供有益的借鉴。

引用内容：哈工大的一篇论文，使用改进后的卡尔曼滤波视觉及惯导融合算法，进行位置和姿态估计，用于航天器，但是无人机也能用，里面的思路可以借鉴。