行星表面巡视器视觉—惯性增量式平滑运动估计方法研究
发布时间：2021-01-22 11:40
行星表面巡视器的自主导航定位是其在未知环境中能够正常运行的根本保障。为提高运动估计的鲁棒性与精度,巡视器一般会搭载多种传感器,其中单目视觉与惯性组合因其轻廉及优势互补得到广泛应用:单目相机可以获取丰富的视觉信息与几何特征但存在尺度不确定性问题,而惯性传感器可以为其提供绝对尺度信息。本文就视觉-惯性传感器组合,深入研究了基于增量式平滑优化算法的视觉-惯性运动估计方法。首先从概率角度出发,建立了视觉-惯性运动估计问题的一般数学模型。从最大后验估计开始,在高斯零均值噪声假设以及先验信息已知的情况下,将视觉-惯性运动估计转换为极大似然估计问题,并将其描述成因子图模型;结合视觉-惯性运动估计问题的一般过程模型和测量模型,给出视觉因子节点与IMU因子节点的一般形式。而后,利用变量消元法,将因子图模型转换为贝叶斯网,并进一步转换得到贝叶斯树。期间给出了详细的转换与推导过程,并证明了变量消元与QR分解的等价关系。在贝叶斯树基础上,构建了增量式平滑优化算法。作为算法验证与应用,基于增量式平滑优化算法,构建了使用人工特征的视觉-惯性运动估计系统。系统使用April Tag二维码作为人工特征,构建了Apri...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：92 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
空间机器人在航天任务中的应用深空探测的一种重要探测形式就是将巡视器降落于待探测星球的表面
国内较多的研究偏重于应用场景的研究，包括众多高校以及一些新兴的初创公司。应用场景主要包括航天器相对导航[26]，深空探测器自主着陆[27]，无人机导航[30]与着陆以及室内机器人自主定位[34]等，其中比较多的一部分是基于滤波方法来完成的，包括 EKF 以及 UKF 等，而对于非线性优化方法，包括滑动窗口滤波或者平滑方法，目前研究相对较少，主要为一些机器人研究实验室以及新兴的初创公司采用。视觉-惯性运动估计在航天器中的应用概述深空探测技术的发展尤其是火星、月球表面探测，让视觉导航在航天领域得到了广泛的应用。2004 年，美国两颗火星探测搭载的火星巡视器使用了视觉里程计进行自主定位，自此之后，视觉已成为星球表面巡视器最主要的传感器之一[36]。国外学者 Gabe Sibley 对滑动窗口滤波优化方法做了非常深入的研究，并将其应用于行星表面着陆过程中[16]。为了完成对算法的验证，Gabe Sibley 在地面简单模拟了火星表面环境，使用双目相机完成算法验证，如图 1-2 所示。其结果表明，通过调整滑动窗口滤波的参数，算法的精度与效率可在滤波与全平滑之间进行调整，且精度比视觉里程计要高。
优化算法中的一步：对新插入一个因子的处理子，并初始化其辖域中的变量值；标志为需要重新线性化的变量；到新插入因子影响的团，对其进行贝叶斯树重新构建；顶端往下求解最优增量* X ；态变量的值，直至遇到* X 的变化率小于阈值为止。平滑算法的简单验证具有图 3-1（a）所示结构的因子图模型，1 2 3x , x ,x 表示的平面坐标以及与 x轴正向的夹角；1 2l ,l 表示空间特平面坐标。为其中每个节点取定一个准确状态值。仿一个变量加上高斯噪声，得到每个变量的初始值，始位置节点的位置及其噪声。使用增量式平滑算法 4-4 所示。图中的椭圆表示状态量的不确定度，椭圆以看到，没有闭环的情况下，状态量的不确定度越来
【参考文献】：
期刊论文
[1]国外在轨服务系统最新发展(下)[J]. 王雪瑶. 国际太空. 2017(11)
[2]国外在轨服务系统最新发展(上)[J]. 王雪瑶. 国际太空. 2017(10)
[3]一种基于改进Kalman滤波的视觉/惯性组合导航算法[J]. 屈桢深,楚翔宇,赵霄洋,李葆华. 导航定位与授时. 2017(02)
[4]一种基于惯性/视觉信息融合的无人机自主着陆导航算法[J]. 刘畅,杨良军,刘峰,王翌,徐策,刘崇亮. 导航定位与授时. 2016(06)
[5]一种采用双目视觉加惯性测量的航天器组合相对导航方法[J]. 赵逸伦,乔兵,靳永强,郁丰. 航天控制. 2016(04)
[6]深空自主着陆导航技术研究与展望[J]. 杜亚玲,高晓颖,钟颖,王知非. 遥测遥控. 2012(03)
[7]一种无人机视觉导航方法及其滤波算法改进[J]. 徐超,范耀祖,沈晓蓉,罗宇锋. 北京航空航天大学学报. 2010(08)
[8]基于Sigma-point卡尔曼滤波的INS/Vision相对导航方法研究[J]. 崔乃刚,王小刚,郭继峰. 宇航学报. 2009(06)
博士论文
[1]在轨服务航天器位姿一体化规划与控制[D]. 孙俊.哈尔滨工业大学 2017
[2]月球探测器软着陆视觉导航方法研究[D]. 姜肖楠.哈尔滨工业大学 2010
硕士论文
[1]基于单目视觉的移动机器人室内定位与运动目标跟踪[D]. 鞠升辉.天津理工大学 2016
[2]微型无人机视觉惯性导航[D]. 陈卓.哈尔滨工业大学 2015
[3]融合视觉与惯性导航的机器人自主定位[D]. 路丹晖.浙江大学 2012
本文编号：2993162
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：92 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
空间机器人在航天任务中的应用深空探测的一种重要探测形式就是将巡视器降落于待探测星球的表面
国内较多的研究偏重于应用场景的研究，包括众多高校以及一些新兴的初创公司。应用场景主要包括航天器相对导航[26]，深空探测器自主着陆[27]，无人机导航[30]与着陆以及室内机器人自主定位[34]等，其中比较多的一部分是基于滤波方法来完成的，包括 EKF 以及 UKF 等，而对于非线性优化方法，包括滑动窗口滤波或者平滑方法，目前研究相对较少，主要为一些机器人研究实验室以及新兴的初创公司采用。视觉-惯性运动估计在航天器中的应用概述深空探测技术的发展尤其是火星、月球表面探测，让视觉导航在航天领域得到了广泛的应用。2004 年，美国两颗火星探测搭载的火星巡视器使用了视觉里程计进行自主定位，自此之后，视觉已成为星球表面巡视器最主要的传感器之一[36]。国外学者 Gabe Sibley 对滑动窗口滤波优化方法做了非常深入的研究，并将其应用于行星表面着陆过程中[16]。为了完成对算法的验证，Gabe Sibley 在地面简单模拟了火星表面环境，使用双目相机完成算法验证，如图 1-2 所示。其结果表明，通过调整滑动窗口滤波的参数，算法的精度与效率可在滤波与全平滑之间进行调整，且精度比视觉里程计要高。
优化算法中的一步：对新插入一个因子的处理子，并初始化其辖域中的变量值；标志为需要重新线性化的变量；到新插入因子影响的团，对其进行贝叶斯树重新构建；顶端往下求解最优增量* X ；态变量的值，直至遇到* X 的变化率小于阈值为止。平滑算法的简单验证具有图 3-1（a）所示结构的因子图模型，1 2 3x , x ,x 表示的平面坐标以及与 x轴正向的夹角；1 2l ,l 表示空间特平面坐标。为其中每个节点取定一个准确状态值。仿一个变量加上高斯噪声，得到每个变量的初始值，始位置节点的位置及其噪声。使用增量式平滑算法 4-4 所示。图中的椭圆表示状态量的不确定度，椭圆以看到，没有闭环的情况下，状态量的不确定度越来
【参考文献】：
期刊论文
[1]国外在轨服务系统最新发展(下)[J]. 王雪瑶. 国际太空. 2017(11)
[2]国外在轨服务系统最新发展(上)[J]. 王雪瑶. 国际太空. 2017(10)
[3]一种基于改进Kalman滤波的视觉/惯性组合导航算法[J]. 屈桢深,楚翔宇,赵霄洋,李葆华. 导航定位与授时. 2017(02)
[4]一种基于惯性/视觉信息融合的无人机自主着陆导航算法[J]. 刘畅,杨良军,刘峰,王翌,徐策,刘崇亮. 导航定位与授时. 2016(06)
[5]一种采用双目视觉加惯性测量的航天器组合相对导航方法[J]. 赵逸伦,乔兵,靳永强,郁丰. 航天控制. 2016(04)
[6]深空自主着陆导航技术研究与展望[J]. 杜亚玲,高晓颖,钟颖,王知非. 遥测遥控. 2012(03)
[7]一种无人机视觉导航方法及其滤波算法改进[J]. 徐超,范耀祖,沈晓蓉,罗宇锋. 北京航空航天大学学报. 2010(08)
[8]基于Sigma-point卡尔曼滤波的INS/Vision相对导航方法研究[J]. 崔乃刚,王小刚,郭继峰. 宇航学报. 2009(06)
博士论文
[1]在轨服务航天器位姿一体化规划与控制[D]. 孙俊.哈尔滨工业大学 2017
[2]月球探测器软着陆视觉导航方法研究[D]. 姜肖楠.哈尔滨工业大学 2010
硕士论文
[1]基于单目视觉的移动机器人室内定位与运动目标跟踪[D]. 鞠升辉.天津理工大学 2016
[2]微型无人机视觉惯性导航[D]. 陈卓.哈尔滨工业大学 2015
[3]融合视觉与惯性导航的机器人自主定位[D]. 路丹晖.浙江大学 2012
本文编号：2993162
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