室内环境下立体视觉惯导融合定位

针对室内服务机器人在居家环境下导航定位问题,本文研究了紧耦合非线性优化的立体视觉惯性融合导航方法。本文采用预积分、边缘化、滑动窗口优化等关键技术,提出了一种稳健的视觉惯性导航系统初始化方法。运用于室内家庭服务机器人中,设计并实现了对应的视觉惯性融合导航系统。在搭建的模拟居家环境下,验证了本文系统的初始化方法能够提供稳健、准确的系统初值;最后通过试验验证了本文定位系统的准确性与稳定性,定位误差可控制在0.1 m以内。

图像分析与传感器融合的室内导航定位系统设计及实践

面对当前公共建筑愈发复杂庞大,居民对陌生环境下室内定位导航的需求日益高涨。传统基于无线网络传感器的方法在网络系统未知场所不适用,惯性传感器定位导航方法需要先验环境支持。因此,提出了一种基于双目图像分析与传感器融合的室内导航定位方法。通过角点检测、视觉残差计算、高斯球方向检测实现图像处理,使用紧耦合策略将视觉数据与惯导数据融合,采用边缘化先验法消除无关标量。基于相关原理设计室内导航定位系统,经过在工作室内测试,该系统能够良好建立起虚拟地图并提供相对准确的导航和定位服务,误差可达分米级。为陌生环境下的室内导航提供了一种新方法。