【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及及时定位与地图构建，具体涉及一种基于紧耦合的gnss惯导视觉融合定位方法。
技术介绍
1、及时定位与地图构建(slam)对于无人机(uva)导航、自动驾驶以及机器人监测至关重要。多年来，人们已经广泛研究了各种传感器的状态估计原理。目前，单一传感器进行定位与建图已经不足以满足状态估计系统的精度和鲁棒性。因此，有人提出了传感器融合方法，利用异构传感器的互补特性，解决每个传感器固有局限性，从而满足为系统提供持续、稳健和精确定位的需求。视觉惯性导航系统(vins)，如rgb-d、lidar、事件相机等，因单目摄像头和惯性传感器的低成本和小体积特点而被广泛使用。单目摄像机将三维信息投影至二维平面的过程中丢失了场景的维度信息，从而导致尺度不确定性。而惯性测量单元(imu)与单目摄像机的结合能够很好规避这一问题。然而基于视觉惯性导航系统的方法依然受到诸多限制。因其所有测量基于局部坐标系，故其只能提供局部地图下的运动信息，而无法解算4-dof方向，即全局偏航角度和位置信息。此外，视觉里程计(vo)的累计漂移以及惯性导航的漂移问题也严重影响了测量精确度。基于此，将全球导航卫星系统(gnss)与vins进行耦合成为了现如今不可避免的趋势。gnss可以提供全球位置信息，防止imu漂移，从而为定位服务提供无漂移和全局感知的解决方案，并已广泛应用于车载平台。
2、gnss-惯导-视觉融合定位可大致分为松耦合和紧耦合两种思路。松耦合系统中，传感器将分别计算对应位姿估计并将结果进行融合。紧耦合系统中，所有传感器将共同构建系统的运动方
技术实现思路
1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供了一种基于紧耦合的gnss惯导视觉融合定位方法。
2、为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、一种基于紧耦合的gnss惯导视觉融合定位方法，包括以下步骤：
4、s1、获取惯性测量单元、全球导航卫星系统以及相机的测量数据；
5、s2、对惯性测量单元、全球导航卫星系统以及相机的测量数据进行预处理，得到惯性测量单元的聚合数据、全球导航卫星系统的gnss信号数据以及相机的特征点数据；
6、s3、根据惯性测量单元的聚合数据、全球导航卫星系统的gnss信号数据以及相机的特征点数据，并基于因子图对传感器融合系统进行初始化，得到对齐的ecff坐标与局部坐标；
7、s4、根据对齐的ecff与局部坐标，采用接收机自主完好性监测算法剔除特征点和gnss信号数据的离群点，得到最优的特征点和gnss信号数据；
8、s5、根据最优的特征点和gnss信号数据，对传感器融合系统进行滑动窗口优化和状态边缘化处理，得到最优的传感器融合系统状态估计值。
9、本专利技术具有以下有益效果：
10、1.本专利技术利用差分模型和基站信息，完全消除了gnss信号数据中卫星和接收器的影响，提高了传感器融合系统定位结果的精确度和鲁棒性；
11、2.本专利技术提出了严格的离群点剔除方法，解决了阈值定义问题，提高了定位结果的准确度。
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1.一种基于紧耦合的GNSS惯导视觉融合定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于紧耦合的GNSS惯导视觉融合定位方法，其特征在于，步骤S2具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于紧耦合的GNSS惯导视觉融合定位方法，其特征在于，传感器融合系统由相机模块、惯性测量单元模块与全球导航卫星系统模块构成；
4.根据权利要求3所述的一种基于紧耦合的GNSS惯导视觉融合定位方法，其特征在于，步骤S3具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于紧耦合的GNSS惯导视觉融合定位方法，其特征在于，步骤S32具体包括：
6.根据权利要求4所述的一种基于紧耦合的GNSS惯导视觉融合定位方法，其特征在于，步骤S34中最小化多普勒残差因子的公式为：
7.根据权利要求4所述的一种基于紧耦合的GNSS惯导视觉融合定位方法，其特征在于，步骤S35中最小化简化后的伪距残差因子、载波相位残差因子的公式为：
8.根据权利要求1所述的一种基于紧耦合的GNSS惯导视觉融合定位方法，其特征在于，采用接收机自
9.根据权利要求1所述的一种基于紧耦合的GNSS惯导视觉融合定位方法，其特征在于，采用接收机自主完好性监测算法剔除GNSS信号数据的离群点，具体过程为：
10.根据权利要求1所述的一种基于紧耦合的GNSS惯导视觉融合定位方法，其特征在于，步骤S5具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于紧耦合的gnss惯导视觉融合定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于紧耦合的gnss惯导视觉融合定位方法，其特征在于，步骤s2具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于紧耦合的gnss惯导视觉融合定位方法，其特征在于，传感器融合系统由相机模块、惯性测量单元模块与全球导航卫星系统模块构成；
4.根据权利要求3所述的一种基于紧耦合的gnss惯导视觉融合定位方法，其特征在于，步骤s3具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于紧耦合的gnss惯导视觉融合定位方法，其特征在于，步骤s32具体包括：
6.根据权利要求4所述的一种基于紧耦合的gnss惯导视觉融合定...
【专利技术属性】
技术研发人员：程天满，谷彩香，杨廷勇，刘准，何宏江，
申请(专利权)人：中国长江电力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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