【技术实现步骤摘要】
本专利技术主要涉及到惯性/视觉组合导航，尤其是一种基于李群状态变换的惯性视觉组合导航方法及装置。
技术介绍
1、对于目前无人系统通常配备惯性/视觉组合导航系统。视觉导航系统根据相机传感器的视觉图像提取特征估计载体的运动状态，其误差特性具有环境特征依赖度强的特点；惯性导航系统能够提供高频连续的导航参数输出，在视觉图像特征稀疏的条件下依然能够为无人系统载体提供连续、自主精确的导航参数。惯性/视觉组合导航系统融合了两者的优势，是无人平台导航系统的关键支撑技术。
2、常用的惯性/视觉组合导航算法之一为多状态约束下的卡尔曼滤波器(msckf)。msckf在扩展卡尔滤波器框架下融合惯性和视觉信息，相较于单纯的视觉里程计算法，msckf能够适应更剧烈的运动、一定时间的纹理缺失等，具有更高的鲁棒性；相较于基于优化的惯性/视觉组合导航算法，msckf精度相当，速度更快，适合在计算资源有限的嵌入式平台运行。
3、常用的msckf算法存在状态估计不一致的问题。由于其使用ekf进行线性化，线性化的系统可能会产生错误的可观性，使对应的状态...
【技术保护点】
1.基于李群状态变换的惯性视觉组合导航方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于李群状态变换的惯性视觉组合导航方法，其特征在于，构建适用于李群状态变换卡尔曼滤波器的惯性视觉组合导航系统的系统模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于李群状态变换的惯性视觉组合导航方法，其特征在于，Hamiton单位四元数从b系到w系的姿态旋转矩阵含有误差的四元数和真实四元数的关系如下：
4.根据权利要求2所述的基于李群状态变换的惯性视觉组合导航方法，其特征在于，JLG的形式如下：
5.根据权利要求2所述的基于李群状态变换的惯性...
【技术特征摘要】
1.基于李群状态变换的惯性视觉组合导航方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于李群状态变换的惯性视觉组合导航方法，其特征在于，构建适用于李群状态变换卡尔曼滤波器的惯性视觉组合导航系统的系统模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于李群状态变换的惯性视觉组合导航方法，其特征在于，hamiton单位四元数从b系到w系的姿态旋转矩阵含有误差的四元数和真实四元数的关系如下：
4.根据权利要求2所述的基于李群状态变换的惯性视觉组合导航方法，其特征在于，jlg的形式如下：
5.根据权利要求2所述的基于李群状态变换的惯性视觉组合导航方法，其特征在于，扩增后的状态协方差矩阵表示为：
6.根据权利要求2所述的基于李群状态变换的惯性视...
【专利技术属性】
技术研发人员：王茂松，崔加瑞，杜学禹，吴文启，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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