视觉里程计/IMU辅助GPS融合定位算法研究
发布时间：2022-01-20 12:12
不同的传感器用于导航定位各有其优势与不足,需要依据不同的应用场景对各传感器进行组合以获取最优导航定位性能。在城市、桥梁等遮挡环境下,GPS信号容易发生中断或卫星信号质量不佳,导致室外定位精度不够。为此,本文将主要研究视觉里程计/IMU辅助GPS融合定位算法,提高室外受限环境下导航定位精度与可靠性。本文的主要研究内容有:（1）分别研究了视觉里程计和IMU的关键技术。针对视觉里程计中特征点匹配计算量大及误匹配的现象,集成图像处理领域中基于欧式距离阈值设定的预处理算法,提出视觉里程计前端特征点匹配优化算法。通过实验证明,提升了特征点提取的质量。（2）讨论视觉里程计/IMU组合导航算法理论基础,建立视觉里程计/IMU紧耦合模型。针对实验中的多传感器时间同步问题,使用软件算法估计硬件设备之间的时间偏差。（3）提出基于抗差自适应卡尔曼滤波的GPS/视觉里程计/IMU组合算法。通过手持接收设备采集GPS数据,进一步融合视觉里程计/IMU信息解算载体位置。在遮挡环境下,单GPS的精度E、N、U三个方向的RMS值分别为:9.7653m、31.8248m、20.8644m,而基于抗差的多系统融合位置精度E...
【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：95 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
火星探测器Fig.1-1Marsprobe
图 2-3 FAST 特征点检测[34]Fig.2-3 The corner detection of FASTFAST 特征点检测是比较像素间的差异，速度很快，但是会出现获取的特征点数量很大且不确定的情况，所以 ORB 对 FAST 算法进行了改进。假设每帧图片提取 N 个角点，对 FAST 检测出来的角点分别计算 Harris 响应值，取前 N 个最大响应值的角点作为最终的特征点。ORB 还添加了对尺度和旋转的描述，通过构建图像金字塔对图像进行不同层次的降采样，获取不同分辨率的图像，增加了图像特征的尺度不变性。ORB 利用灰度质心法实现图像特征的旋转不变性，即通过求解图像矩阵块以灰度值作为权重的中心来当做质心，具体步骤如下：（1） 在图片中选取一个小的图像块 A 中，定义图像块 A 的矩为： = ( )( ) (2-1)其中 ( )表示图像块 A 中的像素，其中 和 取值为 0 或 1。
图 2-4 特征点检测场景 1（左）和场景 2（右）Fig.2-4 The feature point detection of scenario 1(left) and scenario 2(right)图 2-5 特征点检测场景 3（左）和场景 4（右）Fig.2-5 The feature point detection of scenario 3(left) and scenario 4(right)下面直接对 ORB 检测出来的特征点进行暴力匹配和优化 RANSAC 匹配，图 2-6、图 2-8、图 2-10 和图 2-12 是暴力匹配的结果，图 2-7、图 2-9、图 2-11 和
【参考文献】：
期刊论文
[1]GNSS/VO组合导航研究现状及发展趋势[J]. 曾庆喜,邱文旗,冯玉朋,刘德辉,贾丰源. 导航定位学报. 2018(02)
[2]基于自适应Ransac算法的基础矩阵估算[J]. 张晶晶,官云兰,郝冬冬. 北京测绘. 2018(01)
[3]全球导航卫星系统反射测量（GNSS+R）最新进展与应用前景[J]. 金双根,张勤耘,钱晓东. 测绘学报. 2017(10)
[4]自适应抗差滤波理论及应用的主要进展[J]. 杨元喜,任夏,许艳. 导航定位学报. 2013(01)
[5]自主视觉导航方法综述[J]. 黄显林,姜肖楠,卢鸿谦,李明明. 吉林大学学报(信息科学版). 2010(02)
[6]两种渐消滤波与自适应抗差滤波的综合比较分析[J]. 杨元喜,高为广. 武汉大学学报(信息科学版). 2006(11)
[7]动态系统的抗差Kaliman滤波[J]. 杨元喜. 解放军测绘学院学报. 1997(02)
博士论文
[1]视觉里程计辅助的INS/GPS组合导航系统研究[D]. 张亚.哈尔滨工程大学 2015
[2]单目视觉/惯性组合导航可观性分析与动态滤波算法研究[D]. 冯国虎.国防科学技术大学 2012
硕士论文
[1]基于IMU预积分的视觉惯性里程计系统[D]. 苏泫.华南理工大学 2018
[2]GPS/Visual/INS多传感器融合导航算法的研究[D]. 王加芳.浙江大学 2017
[3]卫星/INS组合导航仿真平台研究与实现[D]. 彭健.国防科学技术大学 2005
本文编号：3598802
【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：95 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
火星探测器Fig.1-1Marsprobe
图 2-3 FAST 特征点检测[34]Fig.2-3 The corner detection of FASTFAST 特征点检测是比较像素间的差异，速度很快，但是会出现获取的特征点数量很大且不确定的情况，所以 ORB 对 FAST 算法进行了改进。假设每帧图片提取 N 个角点，对 FAST 检测出来的角点分别计算 Harris 响应值，取前 N 个最大响应值的角点作为最终的特征点。ORB 还添加了对尺度和旋转的描述，通过构建图像金字塔对图像进行不同层次的降采样，获取不同分辨率的图像，增加了图像特征的尺度不变性。ORB 利用灰度质心法实现图像特征的旋转不变性，即通过求解图像矩阵块以灰度值作为权重的中心来当做质心，具体步骤如下：（1） 在图片中选取一个小的图像块 A 中，定义图像块 A 的矩为： = ( )( ) (2-1)其中 ( )表示图像块 A 中的像素，其中 和 取值为 0 或 1。
图 2-4 特征点检测场景 1（左）和场景 2（右）Fig.2-4 The feature point detection of scenario 1(left) and scenario 2(right)图 2-5 特征点检测场景 3（左）和场景 4（右）Fig.2-5 The feature point detection of scenario 3(left) and scenario 4(right)下面直接对 ORB 检测出来的特征点进行暴力匹配和优化 RANSAC 匹配，图 2-6、图 2-8、图 2-10 和图 2-12 是暴力匹配的结果，图 2-7、图 2-9、图 2-11 和
【参考文献】：
期刊论文
[1]GNSS/VO组合导航研究现状及发展趋势[J]. 曾庆喜,邱文旗,冯玉朋,刘德辉,贾丰源. 导航定位学报. 2018(02)
[2]基于自适应Ransac算法的基础矩阵估算[J]. 张晶晶,官云兰,郝冬冬. 北京测绘. 2018(01)
[3]全球导航卫星系统反射测量（GNSS+R）最新进展与应用前景[J]. 金双根,张勤耘,钱晓东. 测绘学报. 2017(10)
[4]自适应抗差滤波理论及应用的主要进展[J]. 杨元喜,任夏,许艳. 导航定位学报. 2013(01)
[5]自主视觉导航方法综述[J]. 黄显林,姜肖楠,卢鸿谦,李明明. 吉林大学学报(信息科学版). 2010(02)
[6]两种渐消滤波与自适应抗差滤波的综合比较分析[J]. 杨元喜,高为广. 武汉大学学报(信息科学版). 2006(11)
[7]动态系统的抗差Kaliman滤波[J]. 杨元喜. 解放军测绘学院学报. 1997(02)
博士论文
[1]视觉里程计辅助的INS/GPS组合导航系统研究[D]. 张亚.哈尔滨工程大学 2015
[2]单目视觉/惯性组合导航可观性分析与动态滤波算法研究[D]. 冯国虎.国防科学技术大学 2012
硕士论文
[1]基于IMU预积分的视觉惯性里程计系统[D]. 苏泫.华南理工大学 2018
[2]GPS/Visual/INS多传感器融合导航算法的研究[D]. 王加芳.浙江大学 2017
[3]卫星/INS组合导航仿真平台研究与实现[D]. 彭健.国防科学技术大学 2005
本文编号：3598802
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