卫星辅助的无人机视觉惯性自主定位方法

无人机在复杂环境中的自主定位是无人机智能化和应用的重要前提,但也面临着多种挑战,如传感器噪声、动态初始化等。为了解决这些问题,提出了一种基于卫星辅助的无人机视觉惯性自主定位方法,实现了无人机位置、速度、姿态和偏差等状态的实时估计。采用基于IMU预积分的闭式解模型,实现了视觉惯性导航系统(VINS)的动态初始化,有效降低了计算量和初始化时间;对GPS-IMU时间偏移进行建模,并对外部时间偏移进行在线校准,解决了全局位姿测量信息的时延问题,实现了全局位姿信息的异步更新;在单目惯性导航传感器和四旋翼无人机实验平台上进行了户外飞行实验,验证了所提方法的有效性和鲁棒性。实验结果表明,该方法在有间歇性GPS信号复杂环境中的定位精度达到了2.2 m,显著优于传统VINS方法的4.8 m,体现了该方法的高效性和鲁棒性,为无人机在复杂环境中的自主定位提供了一种创新的解决方案,为无人机的智能化和应用开辟了新的领域。