GPS/Visual/INS多传感器融合导航算法的研究

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所属分类:AGV设计资料
摘要

导航定位算法是载体实现运动控制和路径规划的基础环节。针对在信号遮挡、电子对抗等环境中GPS定位精度下降问题,本文提出GPS/Visual/INS多传感器融合导航算法,并设计实验验证算法定位精度、稳定性、平稳连续性、鲁棒性及环境适应能力。论文主要工作和贡献如下:(1)研究了 Visual/INS融合导航算法理论知识。针对IMU、GPS与图像采集频率不一致的问题,提出多传感器数据异步处理算法,建立IMU运动学传播方程及其线性化Jacobian矩阵,并计算了运动学残差。针对视觉SLAM算法定位漂移现象,通过联立重投影误差和运动学残差方程构建优化目标泛函,并引入列文伯格-马奎尔特(LM)算法解算相机位姿。(2)针对GPS异常状态下定位精度下降的问题,提出GPS/Visual/INS多传感器融合导航算法。首先基于EKF算法融合GPS、IMU数据,其滤波输出作为新图像帧初始位姿,应用于视觉SLAM算法的特征匹配及图优化过程,以提高特征匹配准确度,改善光线不均匀等环境的视觉SLAM适应能力。然后在GPS/Visual/INS融合导航算法中引入图优化过程,联合多帧图像、多个时刻传感器数据建立优化目标泛函,以实现载体运动状态的最优估计,明显提高GPS异常状态下抗异常值干扰能力及跟踪平稳连续性。最后针对传感器数据量过大导致实时性能降低的问题,在图优化求解过程中引入边缘化算法,通过只更新迭代部分变量以维持系统计算量不增加,大幅提高系统优化速度与实时运算性能。(3)设计验证实验,将本文提出的算法分别与GPS/INS组合导航算法、Visual/INS融合导航算法进行实验对比,并在复杂环境中综合验证算法定位跟踪能力。实验结果表明GPS/Visual/INS融合导航算法明显提高了视觉SLAM算法的稳定性、特征匹配准确性,并大幅改善GPS异常状态下多传感器融合导航算法定位精度、平滑连续性、抗干扰性及环境适应能力。

论文目录
致谢
摘要
Abstract

第一章 绪论

1.1 课题研究背景与意义
1.1.1 多传感器融合导航算法的研究背景
1.1.2 课题的研究目的及意义
1.2 导航定位算法的研究现状
1.2.1 GPS/INS组合导航算法的研究现状
1.2.2 视觉(Visual) SLAM技术的研究现状
1.3 本文研究内容及章节安排
1.3.1 论文研究主要内容
1.3.2 本文章节安排

第二章 视觉导航定位系统

2.1 视觉基础知识
2.1.1 导航系统参考坐标系定义
2.1.2 相机线性模型
2.1.3 李群与李代数
2.1.4 图像金字塔
2.2 特征匹配与姿态跟踪
2.2.1 特征点的检测
2.2.2 姿态解算
2.3 立体几何与点云图(Map Point)
2.3.1 点云图的意义
2.3.2 极线约束与立体几何原理
2.3.3 三角化与点云图建立
2.4 本章小结

第三章 Visual/INS融合导航算法

3.1 运动学模型基础理论
3.1.1 状态变量定义与多传感器异步处理
3.1.2 四元数与旋转矩阵
3.2 IMU运动学传播方程模型
3.2.1 运动学基本方程的建立
3.2.2 两幅图像帧间运动学传播方程及其线性化
3.3 Visual/INS融合导航系统优化算法
3.3.1 视觉SLAM系统的最小二乘估计问题
3.3.2 Visual/NS融合导航算法优化目标泛函
3.3.3 运动学残差方程及其Jacobian矩阵
3.3.4 视觉残差方程及其雅克比矩阵
3.4 本章小结

第四章 GPS异常状态下GPS/Visual/INS融合导航算法

4.1 GPS精度因子数学模型
4.1.1 GPS定位原理
4.1.2 GPS定位误差
4.1.3 GPS定位精度建模
4.2 GPS异常状态检测
4.2.1 连续长时间状态异常
4.2.2 频繁跳变频数
4.2.3 GPS失锁检测
4.3 GPS异常状态下的多传感器融合算法
4.3.1 多传感器导航定位的基本原理及框图
4.3.2 GPS/Visual/INS多传感器融合导航算法
4.3.3 多传感器融合的图优化过程
4.4 本章小结

第五章 GPS/Visual/INS融合导航算法的实验验证

5.1 实验平台搭建及传感器标定
5.1.1 实验平台搭建及坐标轴定义
5.1.2 传感器型号及参数
5.1.3 传感器参数标定
5.2 GPS/Visual/INS融合导航算法实验验证
5.2.1 与Visual/INS组合导航系统的实验对比
5.2.2 与GPS/NS组合导航的实验对比
5.2.3 与磁罗盘偏航角的实验对比结果
5.3 复杂环境下GPS/Visual/INS融合算法的实验验证
5.3.1 实验方案设计
5.3.2 街道复杂环境下GPS/Visual/INS实验效果
5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 全文总结
6.2 课题展望
参考文献

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