【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及定位，具体涉及一种基于多传感器的紧耦合定位方法及系统。
技术介绍
1、机器人、车辆等需要提供高精度的实时定位结果，具备室外地理绝对航向输出性能，且针对复杂天空干扰环境具有一定的抵抗能力。
2、相比于昂贵的激光雷达定位方式，视觉惯性导航方式是一种低成本的解决方案。然而，相关技术中，将天空偏振光引入至视觉惯性导航系统，以偏振光作为长期的定向参考，可以修正vins室外轨迹跟踪引起的航向角累积误差，提升整体定位精度。但是目前的技术仅适用于晴朗无云天气，多云、遮挡等复杂工况下的系统定位精度及可靠性无法保证。
技术实现思路
1、本专利技术目的在于提供一种基于多传感器的紧耦合定位方法及系统，以提升定位精度。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供以下技术方案：
3、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于多传感器的紧耦合定位方法，所述方法包括以下步骤：
4、获取设置于载体上的多个传感器采集的原始信息，所述原始信息包括环境图像、惯性测量信息和天空偏振图像；其中，所述环境图像通过双目相机采集得到，所述惯性测量信息包括惯性测量单元采集得到的加速度和角速率，所述天空偏振图像包括偏振成像传感器采集得到的天空强度图像；
5、基于所述原始信息确定载体的视觉重投影残差、惯性测量残差和偏振航向残差；
6、根据所述视觉重投影残差、惯性测量残差和偏振航向残差构建目标函数；
7、基于所述目标函数的最小值优化载体的状态向量，获
8、可选的，所述基于所述原始信息确定载体的视觉重投影残差、惯性测量残差和偏振航向残差，包括：
9、对所述环境图像中的关键帧进行重投影，得到视觉重投影残差；
10、根据所述加速度和所述角速率确定预积分，对两帧之间的预积分和零偏作差，得到惯性测量残差；
11、基于所述天空偏振图像确定载体的偏振航向残差。
12、可选的，所述根据所述视觉重投影残差、惯性测量残差和偏振航向残差构建目标函数，包括：
13、基于多个不同方向的天空偏振图像确定偏振成像传感器的参考轴与太阳子午线的方位角；
14、基于所述方位角确定偏振成像传感器航向，获取惯性测量单元预测得到的惯性测量单元航向，确定惯性测量单元航向与偏振成像传感器航向的变化量误差：
15、根据所述视觉重投影残差、惯性测量残差和偏振航向残差构建目标函数，根据所述变化量误差调整偏振航向残差在所述目标函数中的融合权重，得到待优化的目标函数。
16、可选的，所述基于多个不同方向的天空偏振图像确定偏振成像传感器的参考轴与太阳子午线的方位角，包括：
17、采集3个不同方向的天空偏振图像；
18、从天空偏振图像中选择感兴趣区域，并对感兴趣区域进行高斯滤波，得到初始图像；
19、对所述初始图像进行空间偏振成像处理和计算，得到e矢量方位角图像；
20、去除e矢量方位角图像中的干扰及遮挡，得到aoe二值图像；
21、基于所述aoe二值图像确定偏振成像传感器的参考轴与太阳子午线的方位角。
22、可选的，所述去除e矢量方位角图像中的干扰及遮挡，得到aoe二值图像，包括：
23、对e矢量方位角图像进行一阶差分算子处理，计算e矢量方位角图像的梯度幅值和梯度方向；
24、基于所述梯度幅值和梯度方向对e矢量方位角图像进行非极大值抑制操作，得到非极大值抑制操作后的e矢量方位角图像；
25、对非极大值抑制操作后的e矢量方位角图像进行阈值分割，得到aoe二值图像；
26、计算aoe二值图像中像素在各个方向上的积分值，得到aoe二值图像中候选直线的方位角积分值；
27、从经过主点的候选直线的方位角积分值中选取出最大值作为太阳子午线对应的方位角积分值，对该最大值在aoe二值图像中对应的列号进行索引，得到偏振成像传感器的参考轴与太阳子午线的方位角。
28、可选的，所述获取惯性测量单元预测得到的惯性测量单元航向，确定惯性测量单元航向与偏振成像传感器航向的变化量误差，包括：
29、获取初始化航向角为初始化时偏振成像传感器航向角为在k时刻惯性测量单元航向与偏振成像传感器航向分别为通过以下公式分别计算惯性测量单元航向与偏振成像传感器航向相比于初始状态的变化量：
30、
31、通过以下公式计算得到变化量误差：
32、
33、其中，e为惯性测量单元航向与偏振成像传感器航向的变化量误差。
34、可选的，所述目标函数的表达式为：
35、
36、其中，||rp-jpx||2为边缘化后的先验信息，jp表示先验信息的雅可比矩阵，x表示状态向量，表示惯性测量单元预积分残差，表示视觉的重投影残差，表示偏振航向残差，b表示惯性，c表示视觉，p表示偏振。
37、可选的，所述状态向量的表达式为：
38、χ＝[x0,…,xn,λ0,…,λm],
39、其中，χ为状态向量，分别为载体在世界坐标系下的位置、速度及姿态，λ是环境图像中每个特征点的逆深度，ba和bg分别表示加速度计与陀螺仪的零偏。
40、第二方面，本专利技术实施例提供了一种基于多传感器的紧耦合定位系统，所述系统包括：
41、至少一个处理器；
42、至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
43、当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如上述任意一项所述的基于多传感器的紧耦合定位方法。
44、本专利技术的有益效果是：本专利技术公开一种基于多传感器的紧耦合定位方法及系统，本专利技术采用双目相机、惯性测量单元以及偏振成像传感器进行多传感器紧耦合，结合视觉重投影残差、预积分量残差和偏振方位残差，根据环境与偏振成像传感器工作状态动态调整噪声协方差的大小，实现复杂环境下多传感器的自适应融合，提升了定位精度。
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1.一种基于多传感器的紧耦合定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多传感器的紧耦合定位方法，其特征在于，所述基于所述原始信息确定载体的视觉重投影残差、惯性测量残差和偏振航向残差，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于多传感器的紧耦合定位方法，其特征在于，所述根据所述视觉重投影残差、惯性测量残差和偏振航向残差构建目标函数，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于多传感器的紧耦合定位方法，其特征在于，所述基于多个不同方向的天空偏振图像确定偏振成像传感器的参考轴与太阳子午线的方位角，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于多传感器的紧耦合定位方法，其特征在于，所述去除E矢量方位角图像中的干扰及遮挡，得到AoE二值图像，包括：
6.根据权利要求3或5所述的一种基于多传感器的紧耦合定位方法，其特征在于，所述获取惯性测量单元预测得到的惯性测量单元航向，确定惯性测量单元航向与偏振成像传感器航向的变化量误差，包括：
7.根据权利要求3或6所述的一种基于多传感器的紧耦合定位方法，其特征
8.根据权利要求7所述的一种基于多传感器的紧耦合定位方法，其特征在于，所述状态向量的表达式为：
9.一种基于多传感器的紧耦合定位系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器的紧耦合定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多传感器的紧耦合定位方法，其特征在于，所述基于所述原始信息确定载体的视觉重投影残差、惯性测量残差和偏振航向残差，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于多传感器的紧耦合定位方法，其特征在于，所述根据所述视觉重投影残差、惯性测量残差和偏振航向残差构建目标函数，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于多传感器的紧耦合定位方法，其特征在于，所述基于多个不同方向的天空偏振图像确定偏振成像传感器的参考轴与太阳子午线的方位角，包括：
5.根据权利要求4所述的一...
【专利技术属性】
技术研发人员：万振华，李凯昂，潘海鸿，陈琳，廖有云，赵开春，付鹏，
申请(专利权)人：广西大学，
类型：发明
国别省市：
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