基于可观性分析的GNSS/IMU/视觉融合定位算法

作为决策、规划和控制的基础,精确的位姿估计对于智能汽车极为重要。为提高车辆的位姿中的航向估计精度,本文提出一种基于可观性的全球导航卫星系统(GNSS)、惯性测量单元(IMU)的视觉融合定位算法。首先,为分析GNSS/IMU组合定位误差状态的可观性,提出一种新的相对可观性分析方法,结果表明传统的GNSS/INS组合定位算法存在4个弱可观状态;随后,基于相对可观性理论,利用视觉惯性里程计估计的相对航向角,提出了一种基于可观性的融合定位算法;最后,实验验证了相对可观性分析的有效性,实验结果显示所提定位算法的最大航向误差为2.76°,航向误差RMS为1°,表明所提算法可以有效提高弱可观状态下车辆的航向估计精度。