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LSTM神经网络辅助的GNSS/VO组合定位方法 被引量:2
1
作者 林秋良 赵有兵 +1 位作者 冯威 黄丁发 《导航定位学报》 CSCD 2023年第3期156-164,共9页
针对当全球卫星导航系统(GNSS)信号失锁时,GNSS与视觉里程计(VO)组合定位方法定位精度下降的问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络辅助的GNSS/VO组合定位方法:在GNSS工作正常情况下,利用视觉里程计的位移增量和姿态构建LSTM的特... 针对当全球卫星导航系统(GNSS)信号失锁时,GNSS与视觉里程计(VO)组合定位方法定位精度下降的问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络辅助的GNSS/VO组合定位方法:在GNSS工作正常情况下,利用视觉里程计的位移增量和姿态构建LSTM的特征向量,将GNSS解算的位置增量作为输出对LSTM神经网络进行训练;GNSS信号失锁环境中,使用LSTM神经网络输出结果推算得到伪GNSS观测值,并将其与VO的结果进行松组合,实现GNSS/VO组合定位。实验结果表明,在GNSS信号丢失30、60、120s的过程中,所提方法的定位精度可分别提高约62%、64%、69%,证明该方法能够有效地提高GNSS/VO组合定位方法在GNSS拒止环境下的定位精度。 展开更多
关键词 全球卫星导航系统(GNSS) 组合导航 长短期记忆 神经网络 GNSS拒止 视觉里程计(vo)
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A Study on Planetary Visual Odometry Optimization: Time Constraints and Reliability 被引量:1
2
作者 Enrica Zereik Davide Ducco Fabio Frassinelli Giuseppe Casalino 《Computer Technology and Application》 2011年第5期378-388,共11页
Robust and efficient vision systems are essential in such a way to support different kinds of autonomous robotic behaviors linked to the capability to interact with the surrounding environment, without relying on any ... Robust and efficient vision systems are essential in such a way to support different kinds of autonomous robotic behaviors linked to the capability to interact with the surrounding environment, without relying on any a priori knowledge. Within space missions, above all those involving rovers that have to explore planetary surfaces, vision can play a key role in the improvement of autonomous navigation functionalities: besides obstacle avoidance and hazard detection along the traveling, vision can in fact provide accurate motion estimation in order to constantly monitor all paths executed by the rover. The present work basically regards the development of an effective visual odometry system, focusing as much as possible on issues such as continuous operating mode, system speed and reliability. 展开更多
关键词 visual odometry stereo vision speeded up robust feature (SURF) planetary rover
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基于鲁棒EKF的MEMS-INS/GNSS/VO组合导航方法 被引量:7
3
作者 李文华 汪立新 +2 位作者 沈强 李灿 吴宗收 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期1994-2000,共7页
针对传统惯导/卫导组合导航在复杂环境下易受干扰,观测量异常从而影响导航性能的问题,提出了基于鲁棒扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的组合导航方法。设计了基于微惯性导航系统(micro-electro-mechanical system-inertial ... 针对传统惯导/卫导组合导航在复杂环境下易受干扰,观测量异常从而影响导航性能的问题,提出了基于鲁棒扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的组合导航方法。设计了基于微惯性导航系统(micro-electro-mechanical system-inertial navigation system,MEMS-INS)、全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)及视觉里程计(visual odometry,VO)的融合框架,给出了在GNSS信号失效情形下的导航滤波模型,并将EKF与Huber方法结合,克服观测量受噪声干扰时对导航性能的影响,以提升系统鲁棒性。经仿真和KITTI数据集验证,MEMS-INS/GNSS/VO组合导航方法在GNSS信号失效时仍能输出较高精度导航结果,且可以较好克服异常观测值对系统的影响,具有较高可靠性和鲁棒性。 展开更多
关键词 组合导航 扩展卡尔曼滤波 Huber方法 视觉里程计 KITTI数据集
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视觉里程计技术综述 被引量:27
4
作者 李宇波 朱效洲 +1 位作者 卢惠民 张辉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第8期2801-2805,2810,共6页
视觉里程计是通过视觉信息估计运动信息的技术,其中采用了里程计式的方法。该技术作为一种新的导航定位方式,已成功地运用于自主移动机器人中。首先介绍了常用的两种视觉里程计即单目视觉里程计和立体视觉里程计,然后从鲁棒性、实时性... 视觉里程计是通过视觉信息估计运动信息的技术,其中采用了里程计式的方法。该技术作为一种新的导航定位方式,已成功地运用于自主移动机器人中。首先介绍了常用的两种视觉里程计即单目视觉里程计和立体视觉里程计,然后从鲁棒性、实时性和精确性三个方面详细讨论了视觉里程计技术的研究现状,最后对视觉里程计的发展趋势进行了展望。 展开更多
关键词 视觉里程计 自主移动机器人 单目视觉里程计 立体视觉里程计 鲁棒性 实时性 精确性
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移动机器人视觉里程计综述 被引量:47
5
作者 丁文东 徐德 +2 位作者 刘希龙 张大朋 陈天 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期385-400,共16页
定位是移动机器人导航的重要组成部分.在定位问题中,视觉发挥了越来越重要的作用.本文首先给出了视觉定位的数学描述,然后按照数据关联方式的不同介绍了视觉里程计(Visual odometry,VO)所使用的较为代表性方法,讨论了提高视觉里程计鲁... 定位是移动机器人导航的重要组成部分.在定位问题中,视觉发挥了越来越重要的作用.本文首先给出了视觉定位的数学描述,然后按照数据关联方式的不同介绍了视觉里程计(Visual odometry,VO)所使用的较为代表性方法,讨论了提高视觉里程计鲁棒性的方法.此外,本文讨论了语义分析在视觉定位中作用以及如何使用深度学习神经网络进行视觉定位的问题.最后,本文简述了视觉定位目前存在的问题和未来的发展方向. 展开更多
关键词 视觉里程计 视觉定位 位姿估计 导航 移动机器人
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基于惯性传感器和视觉里程计的机器人定位 被引量:67
6
作者 夏凌楠 张波 +1 位作者 王营冠 魏建明 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期166-172,共7页
针对机器人快速运动下,由运动模糊而导致视觉里程计定位估计精度下降的问题,结合惯性传感器和视觉里程计提出一种定位算法。该方法以扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)为框架,利用惯性传感器的航位推算构建EKF的过程模型,视... 针对机器人快速运动下,由运动模糊而导致视觉里程计定位估计精度下降的问题,结合惯性传感器和视觉里程计提出一种定位算法。该方法以扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)为框架,利用惯性传感器的航位推算构建EKF的过程模型,视觉里程计作为相对线速度和相对角速度传感器用来建模观测方程,同时考虑到机器人运动在平面上,在垂直方向和侧向方向不会产生跳动和滑动,利用这两个方向上瞬时速度为零的约束构建另外一个观测方程。提出的定位方法能够克服视觉定位和惯性定位的缺点,提高了定位精度。基于机器人实测数据进行实验,结果表明提出的算法优于单独采用惯性传感器和视觉里程计。 展开更多
关键词 机器人定位 惯性传感器 视觉里程计 扩展卡尔曼滤波
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基于视差空间的双目视觉里程计 被引量:10
7
作者 吴功伟 周文晖 顾伟康 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期1432-1436,共5页
提出了一种基于视差空间的双目视觉里程计算法.利用SIFT特征点的尺度和旋转不变性,实现左、右图像对特征点的准确匹配,及前后帧间的特征跟踪.在RANSAC框架下对匹配点进行运动估计获得运动参数初始值,然后迭代更新匹配点的视差比值直至收... 提出了一种基于视差空间的双目视觉里程计算法.利用SIFT特征点的尺度和旋转不变性,实现左、右图像对特征点的准确匹配,及前后帧间的特征跟踪.在RANSAC框架下对匹配点进行运动估计获得运动参数初始值,然后迭代更新匹配点的视差比值直至收敛.为克服传统算法中3维空间噪声分布不均匀的缺陷,利用了视差空间噪声分布的各向同性的性质进行运动估计,并且通过迭代取得全局最小值.实验结果表明,该算法在运动估计中具有更好的精度. 展开更多
关键词 立体视觉 视觉里程计 视差空间 噪声分布 RANSAC
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基于立体视觉的移动机器人导航算法 被引量:4
8
作者 侯建 鄂旭 +1 位作者 夏齐 齐乃明 《计算机技术与发展》 2014年第3期106-109,共4页
移动机器人立体视觉系统不仅提供三维地形图用于障碍规避和路径规划,其结果还可以用于视觉导航。以移动机器人立体视觉系统为基础,研究了基于前后两个位置上立体图对的视觉测量算法用于移动机器人的连续导航,讨论了影响导航精度的因素... 移动机器人立体视觉系统不仅提供三维地形图用于障碍规避和路径规划,其结果还可以用于视觉导航。以移动机器人立体视觉系统为基础,研究了基于前后两个位置上立体图对的视觉测量算法用于移动机器人的连续导航,讨论了影响导航精度的因素和改进方法;研究了基于局部和全局三维地形图的地形匹配算法用于定期校正位置误差,算法实现简便,定位精度取决于地形图精度。实验结果证明了两种方法的有效性,可以兼顾近距离和中远距离导航任务。 展开更多
关键词 立体视觉 视觉测量 地形匹配
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结合光流跟踪和三焦点张量约束的双目视觉里程计 被引量:4
9
作者 程传奇 郝向阳 +1 位作者 张振杰 赵漫丹 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期473-479,共7页
针对城市街道准确实时定位的问题,提出将光流跟踪与三焦点张量约束结合的双目视觉里程计方法。为提高运算效率,将图像序列分为关键帧与非关键帧,对关键帧进行常规的特征点检测与匹配,对非关键帧用Lucas-Kanade光流跟踪特征点对。推导了... 针对城市街道准确实时定位的问题,提出将光流跟踪与三焦点张量约束结合的双目视觉里程计方法。为提高运算效率,将图像序列分为关键帧与非关键帧,对关键帧进行常规的特征点检测与匹配,对非关键帧用Lucas-Kanade光流跟踪特征点对。推导了基于前后帧、左右视图三焦点张量约束的观测方程,顾及动力学方程,组成卡尔曼滤波模型。考虑到观测方程的非线性,采用迭代Sigma点卡尔曼滤波进行解算,解算过程中用RANSAC稳健估计策略提纯匹配,以增强系统整体稳健性。实验结果表明:提出的算法在基本不损失精度(X方向优于5 m,Y方向优于4 m)的情况下,计算速度提升6.2倍,单帧图像平均处理时间由0.3115 s下降为0.0503 s,能够满足城市定位实时准确的需求。 展开更多
关键词 双目视觉里程计 光流 三焦点张量 迭代Sigma点卡尔曼滤波
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基于深度学习特征点法的单目视觉里程计 被引量:2
10
作者 熊炜 金靖熠 +2 位作者 王娟 刘敏 曾春艳 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第1期117-124,共8页
针对特征点法的视觉里程计VO中光度、视点变化对特征点提取稳定性降低的不利影响,提出一种基于深度学习特征点法的单目VO方法。采用自监督深度学习网络训练得到DSP特征点检测器。首先使用亮度非线性逐点调整方法对训练图像进行光度调整... 针对特征点法的视觉里程计VO中光度、视点变化对特征点提取稳定性降低的不利影响,提出一种基于深度学习特征点法的单目VO方法。采用自监督深度学习网络训练得到DSP特征点检测器。首先使用亮度非线性逐点调整方法对训练图像进行光度调整;然后使用非极大值抑制方法剔除冗余DSP特征点,改进最邻近方法得到双向最邻近方法,解决特征点匹配问题;最后建立最小化重投影误差方程求解优化位姿及空间点参数。在Hpatches、Visual Odometry数据集上进行验证,实验结果表明:DSP特征点检测器增强了特征匹配对光度、视点变化的鲁棒性;无后端优化的条件下,本方法定位均方根误差比ORB方法明显降低,且保证了系统实时性,为特征点法的VO提供新的解决思路。 展开更多
关键词 视觉里程计 深度学习 亮度非线性逐点调整 特征匹配 重投影误差
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基于最小平方中值定理的立体视觉里程计 被引量:2
11
作者 马玉娇 吴怀宇 +1 位作者 程磊 赵季 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期60-62,66,共4页
提出了一种基于最小平方中值定理(LMedS)的立体视觉里程计方法。利用图像中尺度不变的SIFT特征点作为路标,基于KD树的最邻近点搜索算法来实现左右图像对特征点的匹配和前后帧间特征点跟踪。通过特征点的三维重建,基于最小平方中值定理... 提出了一种基于最小平方中值定理(LMedS)的立体视觉里程计方法。利用图像中尺度不变的SIFT特征点作为路标,基于KD树的最邻近点搜索算法来实现左右图像对特征点的匹配和前后帧间特征点跟踪。通过特征点的三维重建,基于最小平方中值定理估计出机器人的运动距离和方向信息。实验表明该方法在不同图像间匹配、三维路标跟踪和机器人运动估计中具有很强的鲁棒性。 展开更多
关键词 视觉里程计 尺度不变特征变换 最小平方中值定理 运动估计 双目视觉 移动机器人
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视觉里程计研究综述 被引量:8
12
作者 胡凯 吴佳胜 +3 位作者 郑翡 张彦雯 陈雪超 鹿奔 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第3期269-280,共12页
视觉里程计(Visual Odometry)作为视觉同步定位与地图构建技术(Visual Simultaneous Localization and Mapping)的一部分,主要通过相机传感器获取一系列拥有时间序列图像的信息,从而预估机器人的姿态信息,建立局部地图,也被称为前端,已... 视觉里程计(Visual Odometry)作为视觉同步定位与地图构建技术(Visual Simultaneous Localization and Mapping)的一部分,主要通过相机传感器获取一系列拥有时间序列图像的信息,从而预估机器人的姿态信息,建立局部地图,也被称为前端,已经被广泛应用在了多个领域,并取得了丰硕的实际成果,它对于无人驾驶、全自主无人机、虚拟现实和增强现实等方面有着重要意义.本文在介绍经典视觉里程计技术框架模块中的各类算法的基础上,对近年来新颖的视觉里程计技术(VO)的研究和论文进行了总结,按照技术手段不同分为两大类——多传感器融合的视觉里程计(以惯性视觉融合为例)和基于深度学习的视觉里程计.前者通过各传感器之间的优势互补提高VO的精度,后者则是通过和深度学习网络结合改善VO的性能.最后通过比较视觉里程计现有算法,并结合VO面临的挑战展望了视觉里程计的未来发展趋势. 展开更多
关键词 视觉里程计 多传感器融合 深度学习
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惯性/双目视觉里程计深组合导航方法 被引量:5
13
作者 逯建军 任晓军 +2 位作者 孙伟 郭元江 李群 《导航定位与授时》 2016年第3期37-43,共7页
针对现有视觉里程计测量噪声大、匹配精度低、实时性差的问题,研究一种基于Kalman滤波器的惯性/双目视觉里程计组合导航方法。在视觉里程计中引入惯性导航信息,辅助完成实时图截取、搜索区预测、输出速度校正等功能,提高视觉里程计的测... 针对现有视觉里程计测量噪声大、匹配精度低、实时性差的问题,研究一种基于Kalman滤波器的惯性/双目视觉里程计组合导航方法。在视觉里程计中引入惯性导航信息,辅助完成实时图截取、搜索区预测、输出速度校正等功能,提高视觉里程计的测量精度与计算速度。利用Kalman滤波器,实现视觉里程计对惯导累计误差的修正,提升组合导航系统的导航精度。车载试验结果表明,惯性/双目视觉里程计深组合导航的实时定位精度优于0.5%D(CEP),具备工程应用条件。 展开更多
关键词 双目视觉里程计 惯性导航 组合导航
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考虑特征误匹配的双目视觉里程计
14
作者 李琦 蒋蓁 《工业控制计算机》 2018年第8期55-57,共3页
提出一种针对误匹配情况下的双目视觉里程计,以适应复杂环境下的位姿估计。系统在特征匹配的位姿估计模型基础上,考虑复杂环境下错误匹配的情况,对于前后两帧图像提取的特征点,通过最近邻匹配后,建立基于网格的运动统计模型将错误匹配剔... 提出一种针对误匹配情况下的双目视觉里程计,以适应复杂环境下的位姿估计。系统在特征匹配的位姿估计模型基础上,考虑复杂环境下错误匹配的情况,对于前后两帧图像提取的特征点,通过最近邻匹配后,建立基于网格的运动统计模型将错误匹配剔除,将置信度较高的匹配对进行跟踪处理,进而提高位姿估计精度。采用局部光束平差法优化位姿估计,达到累积误差最小化。在地图点的初始化过程中,考虑左右视图匹配质量较高的特征点三角化,提高系统的鲁棒性。数据集实验表明,该改进有效地提高了系统复杂环境下的定位精度。 展开更多
关键词 双目视觉 里程计 姿态估计 误匹配 光束平差法
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动态场景下基于视差空间的立体视觉里程计 被引量:9
15
作者 李智 周文晖 刘济林 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1661-1665,共5页
针对实际的复杂动态场景,提出了一种基于视差空间的立体视觉里程计方法.利用SIFT特征点的尺度和旋转不变性及一些合理的约束条件,实现左、右图像对和连续帧间的特征点匹配和跟踪.通过结合了RANSAC的最小二乘估计滤除运动物体上的干扰特... 针对实际的复杂动态场景,提出了一种基于视差空间的立体视觉里程计方法.利用SIFT特征点的尺度和旋转不变性及一些合理的约束条件,实现左、右图像对和连续帧间的特征点匹配和跟踪.通过结合了RANSAC的最小二乘估计滤除运动物体上的干扰特征点,得到较为准确的运动参数的初始值,在视差空间中推导出视觉里程估计的数学模型,通过最小化误差函数得到最终运动估计.实验结果表明,该算法在室内外存在运动物体的复杂动态场景中都具有较传统方法更高的精度. 展开更多
关键词 视觉里程计 立体视觉 视差空间 运动估计 RANSAC SIFT
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利用解耦光流运动场模型的双目视觉里程计位姿优化方法 被引量:4
16
作者 乌萌 郝金明 +2 位作者 付浩 高扬 张辉 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期460-472,共13页
针对地面移动测量系统(MMS)和无人驾驶车(AV)平台双目立体相机采集的图像序列进行实时载体位姿估计优化问题,提出利用光流运动场模型的载体位姿与图像光流矢量间关系,将光流矢量解耦为3个平移分量、3个旋转分量和一个深度分量,推导分析... 针对地面移动测量系统(MMS)和无人驾驶车(AV)平台双目立体相机采集的图像序列进行实时载体位姿估计优化问题,提出利用光流运动场模型的载体位姿与图像光流矢量间关系,将光流矢量解耦为3个平移分量、3个旋转分量和一个深度分量,推导分析了解耦后单分量、组合分量误差对位姿估计的影响,利用仿真和真实数据试验,验证了不同模型下单分量、组合分量误差分离模型的有效性,并结合组合分量误差分离模型,提出了双目视觉里程计位姿估计的解耦光流运动场位姿优化算法。试验结果表明:该算法可在与初始估计几乎同等计算效率条件下,将载体横向平移平均误差由4.75%降低至2.2%,即横向平移误差平均降低了53.6%;将载体前向平移平均误差由2.2%降低至1.9%,即前向平移误差平均降低了15.4%,长时间运行累积误差率较低,能够满足低功耗高效率计算条件下的组合导航实时载体位姿估计需求。 展开更多
关键词 解耦光流运动场 双目视觉里程计 地面移动测量系统 无人驾驶系统
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基于局部与全局优化的双目视觉里程计算法 被引量:8
17
作者 杨冬冬 张晓林 李嘉茂 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期1-8,共8页
为实现移动机器人的实时精确定位,提出一种新的双目视觉里程计算法。利用加速尺度不变特征变换(SIFT)算子提取左右图像特征并做稀疏立体匹配,对前后帧图像进行帧间SIFT特征追踪,在RANSAC策略下通过运动估计获得初始位姿(旋转和平移矩阵... 为实现移动机器人的实时精确定位,提出一种新的双目视觉里程计算法。利用加速尺度不变特征变换(SIFT)算子提取左右图像特征并做稀疏立体匹配,对前后帧图像进行帧间SIFT特征追踪,在RANSAC策略下通过运动估计获得初始位姿(旋转和平移矩阵)。在此基础上,将图像序列分为关键帧和非关键帧,采用可变滑动窗口对相邻关键帧的位姿局部非线性优化以减小帧间运动估计误差,同时通过词袋模型进行回环检测,对环内所有关键帧的位姿全局优化,避免位姿误差的累积和轨迹漂移。实验结果表明,该算法满足实时性要求,并且能够减小位姿误差,提高定位精度。 展开更多
关键词 双目视觉里程计 运动估计 局部优化 全局优化 特征匹配
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移动机器人中视觉里程计技术综述 被引量:7
18
作者 马科伟 张锲石 +2 位作者 康宇航 任子良 程俊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期1-10,共10页
视觉里程计(VO)是实现移动机器人自主导航的主要技术之一,不同类型的VO技术在不同应用场景中受环境和硬件计算能力的影响,导致其性能各有优劣。概述VO技术的发展历程,对基于传统几何和基于深度学习的两类VO技术的性能进行对比与分析,重... 视觉里程计(VO)是实现移动机器人自主导航的主要技术之一,不同类型的VO技术在不同应用场景中受环境和硬件计算能力的影响,导致其性能各有优劣。概述VO技术的发展历程,对基于传统几何和基于深度学习的两类VO技术的性能进行对比与分析,重点介绍传统VO技术中特征点法的原理及其改进方法。在此基础上,归纳VO领域常用的公共数据集并对部分现有方法进行对比评测,为VO技术的实际应用提供参考和借鉴,并展望该领域未来的发展方向。 展开更多
关键词 视觉里程计 特征点法 深度学习 位姿估计 机器视觉
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基于双目相机的视觉里程计 被引量:8
19
作者 赵文恺 李刚 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第4期1133-1138,共6页
针对移动机器人视觉导航定位需求,提出一种基于双目相机的视觉里程计改进方案。对于特征信息冗余问题,改进ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法,引入多阈值FAST图像分割思想,为使误匹配尽可能减少,主要运用快速最近邻和随机采样... 针对移动机器人视觉导航定位需求,提出一种基于双目相机的视觉里程计改进方案。对于特征信息冗余问题,改进ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法,引入多阈值FAST图像分割思想,为使误匹配尽可能减少,主要运用快速最近邻和随机采样一致性算法;一般而言,运用的算法主要是立体匹配算法,此算法的特征主要指灰度,对此算法做出改进,运用一种新型的双目视差算法,此算法主要以描述子为特征,据此恢复特征点深度;为使所得位姿坐标具有相对较高的准确度,构造一种特定的最小二乘问题,使其提供初值,以相应的特征点三维坐标为基础,基于有效方式对相机运动进行估计。根据数据集的实验结果可知,所提双目视觉里程具有相对而言较好的精度及较高的实时性。 展开更多
关键词 移动机器人 双目视觉里程计 ORB算法 立体匹配 最小二乘
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基于交互式多模型MSCKF的双目视觉/惯性里程计算法 被引量:1
20
作者 王磊 程向红 +1 位作者 李进 王乐 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期221-228,236,共9页
针对复杂环境中双目视觉/惯性里程计系统模型不固定和量测噪声易发生变化的问题,提出了基于滤波器估计的紧耦合视觉惯性里程计(VIO)信息融合方法。将交互式多模型(IMM)估计与多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)算法相结合提出一种交互式多模... 针对复杂环境中双目视觉/惯性里程计系统模型不固定和量测噪声易发生变化的问题,提出了基于滤波器估计的紧耦合视觉惯性里程计(VIO)信息融合方法。将交互式多模型(IMM)估计与多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)算法相结合提出一种交互式多模型多状态约束卡尔曼滤波(IMM-MSCKF)算法。该算法以MSCKF为模型匹配子滤波器,将各子滤波器的输入、输出进行交互融合,实现对VIO系统状态估计。通过KITTI数据集对IMM-MSCKF算法进行了仿真验证,该算法姿态和水平位置估计均方根误差分别为0.36°和11.62 m,相比于EKF和MSCKF算法,其姿态估计精度分别提升了56%和41%,其水平位置估计精度分别提升了51%和81%,仿真结果表明该算法具有更好的估计精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 视觉惯性里程计 双目立体视觉 多状态约束卡尔曼滤波器 交互多模型滤波器 组合导航
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