视觉辅助下的多源信息混合式组合导航方法技术

本发明专利技术公开了一种视觉辅助下的多源信息混合式组合导航方法，通过惯性导航系统提供陀螺角速度和加速度计线加速度信息；速度测量设备获取移动物体的实时速度信息；全球导航卫星系统提供位置信息和秒脉冲信号；视觉传感器提供导航所需的图像信息；捷联惯导算法更新模块进行导航解算；卡尔曼滤波导航算法模块实时估计系统的状态变量；故障检测与剔除模块来检测系统是否发生故障；图像特征检测和跟踪模块实现了图像关键帧的提取跟踪；滑窗图优化算法模块更新协方差矩阵；回环检测模块通过图像信息给出相似度评分判断是否存在回环；导航结果输出模块输出正确的导航信息。解决了现有导航方式无法长时间定位定向的问题。式无法长时间定位定向的问题。式无法长时间定位定向的问题。

【技术实现步骤摘要】
视觉辅助下的多源信息混合式组合导航方法


[0001]本专利技术属于中高精度组合导航
，涉及一种视觉辅助下的多源信息混合式组合导航方法。

技术介绍

[0002]随着无人机、无人车以及移动机器人的井喷式发展，视觉辅助的惯性组合导航技术逐渐成为自主定位定向的研究热点。Veth提出了一种视觉辅助低精度惯导的算法，使用了多维随机特征点跟踪，其最大缺点是跟踪的特征点个数必须保持不变；同年，Mourikis提出了多状态约束的卡尔曼滤波器算法，该算法存在滤波估计不一致问题；Bloesch提出了鲁棒视觉惯性里程计算法，利用了扩展卡尔曼滤波架构将视觉信息和惯性信息进行紧耦合，在保持精度的同时降低了计算量；ORB
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SLAM的设计者Mur
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Artel利用预积分理论，将惯性信息引入算法框架，设计了具有重定位和闭环检测等功能的视觉/惯性组合导航算法。关于预积分理论，目前还缺乏积分增量合并及相的协方差矩阵的合并方法；基于此理论，沈劭劼提出了视觉惯性导航(Visuel
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inertielNavication Sy本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.视觉辅助下的多源信息混合式组合导航方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤1，陀螺惯性导航系统输出载体坐标系下的角速度和加速度采用线性误差模型对输出脉冲进行标定补偿，输出角速度和加速度步骤2，将步骤1输出的角速度和加速度输入捷联惯性导航算法更新模块中进行导航解算，实现速度和位置的更新输出；步骤3，通过速度测量设备测量载车的车体速度设测速设备单位时间输出的脉冲为根据求解载体系下的速度矢量步骤4，根据惯性导航系统输出的角速率和速度测量设备2输出的车体速度进行航位推算，输出导航坐标系下的速度测量设备速度步骤5，通过全球导航卫星系统实时为车载提供位置信息和秒脉冲信号，根据惯性导航接收到全球导航卫星系统发送的位置信息数据帧的时刻t
GNSS
与这一帧位置数据对应的秒脉冲时t
PPS
求出全球导航卫星系统输出相对惯性导航的延迟时间δt；步骤6，在卡尔曼滤波算法模块中，惯性导航速度与速度测量设备速度做差后得到速度量测δv
n
，惯性导航位置与全球导航卫星系统3提供位置做差后得到位置量测δp
n
，卡尔曼滤波算法模块根据速度量测δv
n
和位置量测δp
n
，采用最优卡尔曼滤波技术实时估计惯性导航系统的状态变量步骤7，通过视觉传感器获取图像信息，对获得的图像去畸变，得到三维空间点投影到原始图像的正确坐标，读取所有正确坐标组成去畸变后的图像；步骤8，对步骤7去畸变后的图像提取特征点；步骤9，跟踪步骤8提取的图像特征点，使用光流法进行跟踪，据像素强度的变化情况分析像素的变化，估计出对应特征点之间的关系；步骤10，基于词袋模型的回环检测，通过图像信息给出相似度评分判断当前场景是否是之前到达过的地点，判断回环是否存在，保留存在回环的关键帧；步骤11，将光流误差方程与关键帧的重投影误差方程联合成最小化目标函数，求解出使得该误差函数最小的解；步骤12，用滑窗图优化对相机的轨迹进行全局优化，构建图优化并进行最大后验估计，估计系统的状态变量，实时更新协方差矩阵；步骤13，将卡尔曼滤波技术实时估计系统的状态变量与滑窗图优化算法输出的状态变量进行比较后，输出到组合导航结果输出模块。2.根据权利要求1所述的视觉辅助下的多源信息混合式组合导航方法，其特征在于：所述步骤6的具体过程如下：步骤6.1，将惯性导航速度与速度测量设备测量的速度做差后得到速度量测δv
n
，将惯性导航位置与全球导航卫星系统3提供位置做差后得到位置量测δp
n
，具体公式如下：
步骤6.2，选择惯性导航系统的误差状态为速度误差δv
n
、姿态误差向量φ、位置误差δp
n
、陀螺零偏ε
b
、加速度计零位同时考虑里程计的标度因数误差δK
OD
、航向安装偏角误差α
ψ
和俯仰安装偏角误差α
θ
，则惯性导航系统的误差向量X如下公式(2)所示：式中，φ
E
、φ
U
、φ
N
依次为东向、天向、北向姿态误差角；惯性导航系统的状态方程如公式(3)所示：其中，W
G
为陀螺噪声；W
A
为加速度计噪声；时间更新方程状态转移矩阵如下公式(4)所示：其中，F
SINS
为惯性导航系统误差方程对应的转移矩阵。3.根据权利要求2所述的视觉辅助下的多源信息混合式组合导航方法，其特征在于：所述步骤7的具体过程为：步骤7.1，将三维空间点投影到归一化图像平面，设该三维空间点的归一化坐标为[x,y]
T
，对归一化平面上的点计算径向畸变和切向畸变，如下公式(5)所示：式中，[x
corrected
,y
corrected
]
T
表示畸变后点的归一化坐标，k1、k2、k3为径向畸变参数，p1、p2为切向畸变参数；步骤7.2，将步骤7.1所得的畸变后的点通过内参矩阵投影到像素平面，得到该点在图像上的正确位置，读取所有正确坐标组成去畸变后的图像，坐标如下公式(6)所示：式中，(x，y)表示正确位置坐标，[c
x
，c
y
]
T
表示从像素原点平移了c
x
、c
y
像素，f
x
、f
y
表示相机的内参数。4.根据权利要求3所述的视觉辅助下的多源信息混合式组合导航方法，其特征在于：所述步骤8的具体过程为：
步骤8.1，将n个特征点均匀地分布在一张图像上，将n个半径为r的圆形无重叠地布满整个图像，特征点分布在每个圆形的圆点位置，此时，各个特征点与最近邻特征点间的像素距离均为d＝2r，具体计算方法如下：式中，H表示图像像素高；W表示图像像素宽；步骤8.2，计算特征点...

【专利技术属性】
技术研发人员：翁浚，刘健宁，刘静，赵锴，焦明星，郑毅，杨舟，严齐挺，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：