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全球定位系统

基于紧耦合的视觉惯性定位方法

卢佳伟 许哲

卢佳伟, 许哲. 基于紧耦合的视觉惯性定位方法[J]. 全球定位系统, 2021, 46(1): 36-42. doi: 10.12265/j.gnss.2020082801
引用本文: 卢佳伟, 许哲. 基于紧耦合的视觉惯性定位方法[J]. 全球定位系统, 2021, 46(1): 36-42. doi: 10.12265/j.gnss.2020082801
LU Jiawei, XU Zhe. Visual inertial positioning method based on tight coupling[J]. GNSS World of China, 2021, 46(1): 36-42. doi: 10.12265/j.gnss.2020082801
Citation: LU Jiawei, XU Zhe. Visual inertial positioning method based on tight coupling[J]. GNSS World of China, 2021, 46(1): 36-42. doi: 10.12265/j.gnss.2020082801

基于紧耦合的视觉惯性定位方法

doi: 10.12265/j.gnss.2020082801
详细信息
    作者简介:

    卢佳伟:(1994—),男,硕士,研究方向为视觉惯性导航

    许哲:(1970—),男,博士,副教授,硕士生导师,研究方向为图像识别算法

    通讯作者:

    卢佳伟 E-mail:1179443394@qq.com

  • 中图分类号: TP391

Visual inertial positioning method based on tight coupling

  • 摘要: 惯性测量单元(IMU)受自身温度、零偏、振动等因素干扰,积分时位姿容易发散,并且机器人快速移动时,单目视觉定位精度较差,为此研究了一种基于紧耦合的视觉惯性即时定位与地图构建(SLAM)方法. 首先研究了视觉里程计(VO)定位问题,为减少特征点的误匹配,采用基于快速特征点提取和描述的算法(ORB)特征点的提取方法. 然后构建IMU的数学模型,使用中值法得到运动模型的离散积分. 最后将单目视觉姿态与IMU轨迹对齐,采用基于滑动窗口的非线性优化得到机器人运动的最优状态估计. 通过构建仿真场景以及与单目ORB-SLAM算法对比两个实验进行验证,结果表明,该方法优于单独使用VO,定位精度控制在0.4 m左右,相比于传统跟踪模型提高30%.
  • 图  1  VO算法流程图

    图  2  对极几何约束

    图  3  VINS系统框架

    图  4  仿真场景

    图  5  第1组实验结果

    图  6  第2组实验结果

    图  7  第3组实验结果

    图  8  VINS算法轨迹

    图  9  单目ORB-SLAM算法轨迹

    图  10  两种算法轨迹误差对比

    图  11  两种算法定位误差对比的小提琴图

    表  1  仿真数据集噪声参数

    g_biasa_biasg_noisea_noise
    0000
    1.2e−51.2e−40.0150.02
    1.0e−41.0e−30.1600.18
    下载: 导出CSV

    表  2  两种算法在V1_01_easy数据集下误差状态对比 m

    算法模型标准差均方根误差最大值最小值
    ORB-SLAM20.401.001.80.10
    VINS-MONO0.850.250.40.02
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-08-28
  • 网络出版日期:  2021-04-06
  • 刊出日期:  2021-02-15

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