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题名基于IMU预积分封闭解的单目视觉惯性里程计算法
被引量：9
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作者
徐晓苏
吴贤
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机构
微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室
东南大学仪器科学与工程学院
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出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第4期440-447,共8页
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基金
国家自然科学基金(51775110
62073080
61921004)。
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文摘
将扩展卡尔曼滤波器作为后端的视觉惯性里程计算法由于其在实时性高的同时能保持较高的精度,从而被广泛地用于实际环境中。针对如何快速精确处理两帧图像之间的IMU数据的问题,提出了一种基于IMU预积分封闭解的算法,相较于传统基于优化的视觉惯性里程计算法在分段常数加速近似下采用离散四元数积分来简化所需的预积分值,IMU预积分封闭解算法在IMU时间周期内求解解析解,并应用于多状态约束下的卡尔曼滤波器(MSCKF)视觉惯性里程计框架下,来提高系统定位的精度。针对MSCKF算法观测方程参数化方法存在的数值稳定性的问题,提出了一种逆深度的参数化方法,克服了MSCKF算法在空间点坐标z轴深度值趋近于零时,系统观测值会出现奇点的情况,有效增加系统的鲁棒性。在公开EuRoc数据集六个飞行序列上的试验结果表明,所提出算法相较于传统的MSCKF视觉惯性里程计算法漂移较小,均方根误差减少约36.5%,定位精度得到有效提升。
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关键词
多状态约束下卡尔曼滤波器
单目视觉惯性里程计
IMU预积分封闭解
逆深度参数化
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Keywords
multi-state constraint Kalman filter
monocular visual-inertial odometry
IMU pre-integration closed solution
inverse depth parameterization
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分类号
U666.1
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名面向室内场景的改进MSCKF视觉-惯性里程计算法
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作者
邹珺婧
孙骞
刘瓦
许自强
陈浩
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机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室
武汉船舶通信研究所
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出处
《无人系统技术》
2024年第3期54-66,共13页
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基金
国家自然科学基金(52271311)。
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文摘
搭载高帧率传感器的载体在室内快速运动时,其使用的视觉惯性里程计(VIO)算法存在计算负载高和定位精度下降等问题。针对此问题提出一种面向室内场景的改进多状态约束卡尔曼滤波器的VIO算法。首先,基于梯度和特征值对特征点检测结果进行约束,提高特征点的提取质量进而提升算法的位姿估计精度;然后,使用一维逆深度参数化地图点进行状态增广,降低算法的计算复杂度以提高系统处理速度;最后,分别在公开数据集EuRoC与真实场景下进行了实验,从算法的轨迹估计精度、处理时间以及CPU使用占比率方面对所提算法进行了全面评估。实验结果表明,相较于S-MSCKF、VINS-Mono和PL-VIO三种主流VIO方法,所提算法的定位精度至少提升了19.18%,在确保精度的同时拥有较低的处理时间和CPU占有率,保证了系统的实时性。
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关键词
多状态约束卡尔曼滤波器
单目视觉惯性里程计
室内快速运动环境定位
传感器帧率
一维逆深度参数化
计算复杂度
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Keywords
Multi-state Constraint Kalman Filter
Monocular Visual-inertial Odometry
Indoor High dynamic Environment Positioning
Sensor Frame Rate
One-dimensional Inverse Depth Parametrization
Computational Complexity
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名一种单目VIO/UWB室内组合定位方法
被引量：2
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作者
隋心
张杰
陈志键
王思语
张宏庆
张聪
徐爱功
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机构
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
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出处
《导航定位学报》
CSCD
2022年第6期1-8,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(42074012)
辽宁省重点研发计划项目(2020JH2/10100044)
+1 种基金
辽宁省“兴辽英才计划”项目(XLYC2002101,XLYC2008034)
辽宁省教育厅基础研究项目(LJ2020JCL016)。
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文摘
针对单目视觉惯性里程计(VIO)在室内环境下易漂移、定位误差较大的问题,提出了一种基于单目VIO/超宽带(UWB)组合的室内高精度定位方法。该方法结合单目VIO输出的位置信息和UWB的测距信息,利用自适应卡尔曼滤波进行数据融合,考虑到UWB测距值易受非视距(NLOS)误差的影响,通过新息向量构建组合系统的抗差模型,以减小异常测距值对组合系统的影响,同时引入萨格-胡萨(Sage-Husa)滤波对系统噪声进行实时估计和修正。实验结果表明该定位方法能够有效缓解单目VIO的累积漂移和UWB的非视距误差,相较于基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的单目VIO/UWB组合方法,其平面均方根误差降低了52.3%,有效提高了组合系统的定位精度和鲁棒性。
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关键词
单目视觉惯性里程计
超宽带
自适应抗差卡尔曼滤波
非视距
室内定位
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Keywords
monocular visual inertial odometry
ultra-wide band
adaptive robust Kalman filtering
non line of sight
indoor positioning
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分类号
P228
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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