【技术实现步骤摘要】
基于迭代扩展卡尔曼滤波融合惯性与单目视觉的导航方法
本专利技术涉及导航
，特别是涉及基于迭代扩展卡尔曼滤波融合惯性与单目视觉的导航方法。
技术介绍
近年来，导航相关的仪器设备有着较为突破的发展，设备的性能和精度有着大幅度的提升，但单一传感器实现的的导航方法仍具有某些性能上的局限性。为了满足高性能的导航需求，组合导航方法近些年来得到了广泛的重视和发展。组合导航方法将多种导航传感器组合在一起，利用多种传感器测得信息对其各自局限性进行相互补偿以实现高精度导航并且增强系统的鲁棒性。惯性导航是一门综合类技术，是现代科学发展到一定阶段的产物。惯性导航中主要利用了IMU作为传感器进行数据采集，一般IMU中会包含一个三轴的陀螺仪和加速度计，陀螺仪用于测量角速率，加速度计用于测量三轴方向上的加速度。在已知IMU初始位置、速度和姿态的前提下，利用航位推算的方法可以实现实时估算IMU位置、速度和姿态。纯惯性的导航方法只在初始时刻附近有较好的精度，这是因为IMU采集到的数据包含陀螺和加速度计的漂移使得纯惯性导航的精度会随时间发散。单目相机以其结构简单、标定简单与价格低廉的优点而得到...
【技术保护点】
1.基于迭代扩展卡尔曼滤波融合惯性与单目视觉的导航方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤1：对IMU以及单目相机采集到的信息进行时间戳同步；步骤2：计算单目相机连续两帧图像间的位姿变化；步骤3：解算图像间IMU数据得到惯性测量的位置、速度与姿态变化；步骤4：建立状态方程，利用一次迭代扩展卡尔曼滤波进行传感器信息融合。
【技术特征摘要】
1.基于迭代扩展卡尔曼滤波融合惯性与单目视觉的导航方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤1：对IMU以及单目相机采集到的信息进行时间戳同步；步骤2：计算单目相机连续两帧图像间的位姿变化；步骤3：解算图像间IMU数据得到惯性测量的位置、速度与姿态变化；步骤4：建立状态方程，利用一次迭代扩展卡尔曼滤波进行传感器信息融合。2.根据权利要求1所述的基于迭代扩展卡尔曼滤波融合惯性与单目视觉的导航方法，其特征在于：所述步骤1中对IMU以及单目相机采集到的信息进行时间戳同步，具体方法如下：在机器人操作系统ROS平台上，利用ROS中消息过滤器进行传感器采集信息时间戳的匹配，每两帧图像之间有较多IMU数据，从图像的时间戳上搜索最近的IMU采集信息进行时间戳的同步。3.根据权利要求1所述的基于迭代扩展卡尔曼滤波融合惯性与单目视觉的导航方法，其特征在于：所述步骤2中计算单目相机连续两帧图像间的位姿变化，具体方法为：1)在已知单目相机内参的前提下，提取初始时刻两帧图像作为初始帧进行初始化，提取图像的ORB特征点，利用对极约束得到对极几何关系，并计算其本质矩阵；2)根据上述估计的本质矩阵，由奇异值分解恢复出相机的旋转和平移；3)通过三角化的方法得到特征点的深度信息，并在之后的相机图像中利用PnP的方法解算相机的位姿。4.根据权利要求1所述的基于迭代扩展卡尔曼滤波融合惯性与单目视觉的导航方法，其特征在于：所述步骤3中解算图像间IMU数据得到惯性测量的位置、速度与姿态变化，具体方法为：1)在已知载体初始位置、速度与姿态的前提下，利用IMU采集到的数据进行航位推算可得到载体实时位置、速度与姿态变化；2)上述步骤1实现了IMU以及单目相机采集到的信息的时间戳同步，利用航位推算计算对应帧间IMU所测得的相对位置、速度与姿态变化。5.根据权利要求1所述的基于迭代扩展卡尔曼滤波融合惯性与单目视觉的导航方法，其特征在于：所述步骤4中建立状态方程，利用一次迭代扩展卡尔曼滤波进行传感器信息融合，具体方法为：1)建立惯性传感器模型：假设IMU中含有零偏误差b和高斯噪声n，所以在IMU框架下得到的真实的角速度和加速度为：ω＝ωm-bω-nωa＝am-ba-na其中下标m表示为测量值，将以上零偏建模为动态随机过程可以得到：2)选择状态变量系统的状态变量表示如下，其中分别表示IMU得到的从世界坐标系到IMU坐标系之间的位置、速度和旋转四元数变化，选取东-北-天坐标系为世界坐标系，bω和ba为上述IMU中陀螺和加速度计的零偏，L表示为相机的尺度因子，和分别表示从IMU坐标系到相机坐标系的旋转四元数和位置变换，由此可以...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐晓苏，袁杰，杨阳，梁紫依，翁铖铖，刘兴华，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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