一种单目相机/三轴陀螺仪/里程计紧组合导航算法

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摘要

针对车载基于MEMS-IMU/里程计/GPS组合导航系统在无GPS信号情况下,定位误差发散较快问题,提出一种基于单目相机/三轴陀螺仪/里程计紧组合导航方法,实现了较高精度定位。该方法分为初始化阶段和导航阶段两部分,在初始化阶段,通过三轴陀螺仪和里程计在线估算单目相机的尺度因子;在导航阶段,先通过基于三轴陀螺仪/里程计的航位推算实时解算载体位姿,再将单目相机观测到的带有尺度因子的特征点作为观测量,通过非线性优化方法,估计出载体位姿误差并进行修正。利用四轮小车开展算法验证实验表明,室外非闭环情况下累积误差约为里程的1.9%,在室外闭环情况下累积误差为里程的0.5%。

近年来,随着微机电系统(Micro-Electro-Mecha-nical System,MEMS)技术的不断进步,MEMS惯性器件的精度逐步提高,基于MEMS-IMU的捷联式惯性导航系统以其成本低、体积小、功耗低等特点成为研究的热点。目前,基于MEMS-IMU/GPS的组合导航系统l已经被广泛应用于民用和军事上,比如水下航行器、移动机器人、无人机等等。由于GPS在室内、高楼密集区、隧道等环境不可靠,故须依靠其他传感器来辅助IMU以达到所需的导航精度。

为解决这个问题,国内外学者都进行了大量研究。J.Morales等人提出了一种泛在线信号辅助惯性导航的有源定位方法明,在GPS失去信号时利用Wi-Fi、蜂窝网、无线电、电视台以及非导航卫星的信号来进行精确的导航与定位,但这种有源定位方式依赖外界信号,特殊环境下(隧道)会因没有信号而无法工作。相比有源定位,无源定位方法适用范围更广。对于车载导航系统,里程计和相机等无源设备凭借成本低、重量轻、功耗小,成为辅助惯性导航的理想选择。由惯导和里程计组成的航位推算系统(DR)是无GPS情况下最为常见的车载导航系统。文献[5]分析了DR算法的误差来源,提出了一种基于高精度惯组(3个激光陀螺和3个石英挠性加速度计组成)和里程计的车载DR误差补偿算法,但该算法应用于MEMS惯导和里程计组成的DR系统时因惯性器件精度低,定位误差会随时间迅速增长,无法满足实际使用要求。Mur-ArtalR等人提出了一种单目相机为主的SLAM算法ORB-SLAMl6-71,该方法虽然有很高的定位精度,但有尺度值不确定的缺点。文献[8]将视觉和惯导相结合,提出了一种基于单目ORB-SLAM和INS的松组合导航算法,解决了ORB-SLAM尺度的不确定缺点,但该算法实际是利用了ORB-SLAM闭环修正的优点,只在运动轨迹闭环的情况有良好的精度,并没有考虑运动轨迹非闭环的情况。

为提高无GPS信号下的车载导航系统定位精度,本文提出了一种单目相机/三轴陀螺仪/里程计的紧组合导航算法。该算法在无GPS信号时,首先利用里程计和MEMS-IMU中的三轴陀螺仪通过航位推算实时解算位姿,然后结合航位推算结果和单目相机图像初始化出单目相机尺度值,最后应用非线性优化的方法,利用单目相机提取到的特征点对航位推算得到的位姿进行优化。实验证明,无论运动轨迹非闭环或闭环,本文提出的算法都大幅提高了导航精度,且使用MEMS级别的低精度三轴陀螺仪也有很好的效果。

1 单目相机模型和航位推算算法

1.1单目相机模型

对于单目相机,选用针孔相机模型。

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