单目视觉里程计与惯性导航融合算法

"单目视觉里程计_惯性组合导航算法_英文_冯国虎.pdf" 本文主要探讨了一种新的单目视觉里程计(Single-Eye Visual Odometry, VIO)与惯性导航系统(SINS)集成导航的算法，旨在解决长距离导航中由视觉姿态估计精度低引起的误差问题。该算法由中国国防科技大学机电工程与自动化学院的研究团队提出，主要作者包括冯国虎、吴文启等人。 在传统的视觉里程计中，摄像头的姿态估计是关键步骤，但其精度往往受到光照、纹理、运动模糊等因素的影响，对于长时间或远距离的导航任务来说，这些不确定性可能导致显著的定位误差。为此，该新算法创新性地采用了SINS提供的摄像头姿态信息，避免了仅依赖视觉估计带来的不准确性。 论文首先介绍了数据的注册与时间同步过程，这是将视觉传感器与惯性导航系统融合的基础。通过对SINS和视觉里程计的速度计算差异进行分析，将其作为集成导航系统的观测值。这样，即使视觉系统存在尺度因子误差，也能通过观测到的速度差来进行校正。 接下来，论文应用了卡尔曼滤波器(Kalman Filter)来处理这种集成导航的误差修正。卡尔曼滤波是一种有效的状态估计方法，它能够结合来自不同传感器的噪声数据，以最优的方式估计系统状态。在这个过程中，卡尔曼滤波器对SINS和VIO的速度差进行平滑处理，以减少系统误差并提高整体导航的精度和稳定性。 此外，论文可能还深入讨论了算法的实现细节，如滤波器的设计参数选择、误差模型建立、以及在实际环境中的性能验证。可能还包括了实验结果，展示了新算法相对于传统方法在定位准确性和鲁棒性方面的优势。 该论文提出的单目视觉里程计与惯性导航系统集成算法，通过利用SINS的高精度姿态信息和卡尔曼滤波进行误差校正，提高了长距离导航任务的可靠性。这种方法对于无人系统、自动驾驶车辆、无人机等需要精确自主导航的应用具有重要意义。