【技术实现步骤摘要】
一种用于视觉惯性SLAM的车辆动力学预积分构建方法
本专利技术涉及自动驾驶汽车定位
，尤其是涉及一种用于视觉惯性SLAM的车辆动力学预积分构建方法。
技术介绍
定位技术是自动驾驶汽车的核心技术之一，而视觉惯性SLAM是应用于室内/地下等无GPS信号场景的主要定位手段。自动驾驶汽车经常处于匀速工况下，此时由于惯导加速度计的激励不够会引起系统尺度不可观的问题，而且惯导的测量值存在零飘现象，对系统的估计精度也会带来影响。考虑到自动驾驶汽车的方向盘转角及车速等信息精确已知，并可便捷的从CAN总线测量得到，因此可利用其无需激励且无零飘的特点，与视觉信息及惯导信息进行融合定位，提高系统定位的精度及稳定性，而如何利用车辆底盘信息，基于车辆动力学模型构建关键图像帧之间的运动积分成为首先要解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的惯导加速度计的激励不够会引起系统尺度不可观、惯导的测量值存在零飘现象的缺陷而提供一种用于视觉惯性SLAM的车辆动力学预积分构建方法。本专利技术...
【技术保护点】
1.一种用于视觉惯性SLAM的车辆动力学预积分构建方法，其特征在于，具体包括以下步骤：/nS1、获取目标车辆的车辆信息，根据车辆信息建立目标车辆的二自由度单轨的动力学模型；/nS2、获取目标车辆的车辆底盘对应的方向盘转角和车速，根据所述动力学模型建立系统观测模型；/nS3、根据系统观测模型，通过欧拉积分建立车辆位移动力学预积分和车辆旋转动力学预积分；/nS4、将所述车辆位移动力学预积分和旋转动力学预积分中的速度噪声项和角速度噪声项进行分离，根据分离结果建立车辆动力学积分误差传播模型，通过车辆动力学积分误差传播模型计算得到目标车辆的车辆动力学预积分。/n
【技术特征摘要】
1.一种用于视觉惯性SLAM的车辆动力学预积分构建方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1、获取目标车辆的车辆信息，根据车辆信息建立目标车辆的二自由度单轨的动力学模型；
S2、获取目标车辆的车辆底盘对应的方向盘转角和车速，根据所述动力学模型建立系统观测模型；
S3、根据系统观测模型，通过欧拉积分建立车辆位移动力学预积分和车辆旋转动力学预积分；
S4、将所述车辆位移动力学预积分和旋转动力学预积分中的速度噪声项和角速度噪声项进行分离，根据分离结果建立车辆动力学积分误差传播模型，通过车辆动力学积分误差传播模型计算得到目标车辆的车辆动力学预积分。
2.根据权利要求1所述的一种用于视觉惯性SLAM的车辆动力学预积分构建方法，其特征在于，所述目标车辆的二自由度单轨的动力学模型的公式具体如下所示：
其中，kf为前轴侧偏刚度，kr为后轮侧偏刚度，lf为质心到前轴的距离，lr为质心到后轴距离，β为质心侧偏角，α为前轮转角，ωr为横摆角速度，Iz为车辆绕z轴李代数右乘雅可比，v为车速，vx为纵向车速，为横向车速对于时间的一阶导数。
3.根据权利要求2所述的一种用于视觉惯性SLAM的车辆动力学预积分构建方法，其特征在于，所述质心侧偏角小于设定阈值时，动力学模型中将纵向车速作为目标车辆的车速，此时动力学模型具体如下：
其中，质心侧偏角满足dβ/dt＝0，横摆角速度满足dωr/dt＝0。
4.根据权利要求3所述的一种用于视觉惯性SLAM的车辆动力学预积分构建方法，其特征在于，所述系统观测模型的公式具体如下所示：
其中，为三维空间横摆角速度向量，为三维空间速度向量，为质心速度的测量值，βt为t时刻的质心侧偏角，为横摆角速度的测量值。
5.根据权利要求4所述的一种用于视觉惯性SLAM的车辆动力学预积分构建方法，其特征在于，所述t时刻的质心侧偏角和横摆角速度的测量值的计算公式如下所示：
其中，αt为t时刻的前轮转角，K为稳定性因数。
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：张培志，余卓平，王晓，蒋屹晨，史戈松，
申请(专利权)人：上海智能新能源汽车科创功能平台有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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