一种偏振光/双目视觉仿生组合导航方法

针对复杂干扰环境下智能移动机器人自主导航问题,为了实现低成本、高精度、强鲁棒性、完全自主的导航,提出了一种偏振光/双目视觉仿生组合导航方法。首先,设计了图优化紧耦合的组合算法,推导优化函数并将偏振定向传感器/双目视觉传感器的数据融合,然后,搭建仿生偏振定向传感器/双目视觉传感器仿生组合导航实验平台,最后,通过室外汽车搭载实验对该仿生组合导航系统的性能进行了测试,并与传统视觉算法进行了比较。结果显示:航向角精度较传统视觉算法提高了38.9%,位置精度提高了8.9%。该组合导航系统可以减小传统视觉算法航向角误差、提高鲁棒性,而且使用仿生偏振定向传感器实时性好、抗干扰能力强,可以满足室外地面载体导航时的精度和可靠性要求,同时该组合导航系统使用两种仿生导航方式,更加接近生物导航机理。

偏振光辅助的视觉惯性导航系统

为了提高组合导航系统的可靠性与位姿估计的精度,把偏振定向传感器引入同步定位与建图过程,提出并设计一种新的偏振光辅助的视觉惯性组合导航系统。采集偏振定向传感器、单目视觉相机及微惯性测量单元的数据,对多传感器数据进行时间戳对齐和预处理后,利用最小二乘优化方法建立目标方程,通过求解非线性方程组获取最佳的运动估计。该系统根据天空偏振分布实现了方位角的可观性,并融合了多传感器数据。基于上述组合导航系统进行户外车载实验,实验结果表明:在2 km的长距离运行中,相比原始视觉惯性系统,偏振光辅助的视觉惯性导航系统的位置误差降低了16.7%,航向角精度提升了23.4%。偏振定向传感器的接入能够抑制惯性器件测量值的漂移,改善导航系统的位置精度和姿态角精度,可满足卫星信号受到干扰等环境下的位姿估计精度和可靠性要求。