视觉与IMU融合：移动机器人姿态解耦估计提升定位精度

本文主要探讨了视觉和惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）在移动机器人运动解耦估计中的应用，发表于2012年6月的浙江大学学报(工学版)。针对视觉里程计(Visual Odometry, VO)在长时间运行后累积误差导致的姿态估计偏差问题，研究者提出了一个实时扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF)姿态估计模型。 该模型的关键创新在于将IMU与重力加速度方向相结合，作为垂直方向的参考，从而对视觉里程计的航向、俯仰和侧倾三个维度的运动姿态进行解耦。这样可以有效减少由于视觉传感器累积误差引起的系统误差，提高定位精度。通过模糊逻辑技术，模型能够根据机器人的运动状态动态调整滤波器参数，实现自适应滤波估计，显著降低加速度噪声对姿态估计的影响。 实验部分采用了高精度的全站仪作为基准，验证了模型在各种地形环境下的性能。实验结果显示，当机器人在50米范围内移动时，累积误差控制在0.3米以内，这表明该方法极大地提高了视觉里程计的定位稳定性和鲁棒性，对于复杂动态环境下的机器人导航具有实际应用价值。 本文的主要关键词包括视觉里程计、惯性测量单元、扩展卡尔曼滤波以及解耦估计，体现了作者对基于多模态传感器融合的机器人导航技术的深入研究。论文的中图分类号为TP242.62，文献标志码为A，文章编号为1008-973X(2012)06-1021-06，强调了其在工程技术领域的学术贡献。这项工作为解决移动机器人定位问题提供了一种有效的解决方案，具有较高的工程实用性和理论研究价值。