基于视觉SLAM的小行星登陆器定位算法研究

发布时间：2021-08-04 21:48

　　小行星探测是近代人类对宇宙探索的一个重要部分,其中,小行星登陆器定位技术是近代宇宙探测器导航地位研究中的重要分支。在众多的导航定位方法中,基于视觉的即时定位与地图重建算法（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）的导航定位方法结合经典几何学基础、图像处理技术、计算机科学等各个领域的导航方法,发挥视觉信息丰富度的优势。但是单目视觉SLAM算法由于缺少尺度信息,无法对图像内特征估计距离。视觉与惯性测量单元结合是合适的解决方案,相比于双目SLAM,前者不受基线长度限制,同时给出更加准确的位移量。小行星登陆器在特殊外太空环境下,不能借助全球定位系统、基站定位等定位方法,完全依靠自身传感器主动定位。本文围绕小行星登陆器着陆段定位算法,综合考虑各传感器使用条件和组合方式,制作了基于滤波方法的视觉惯性组合导航系统实验设备,并提高了系统鲁棒性和定位精度。本文主要研究内容包括以下三个方面:首先,针对小行星登陆器着陆段已有定位方法在计算复杂度、定位可行性和定位精度等问题,结合视觉SLAM和惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU... 

【文章来源】：北京工业大学北京市 211工程院校

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

FAST角点提取方法

征点16×16图像块 128维向量图 2-2 128维的描述子Fig.2-2 128-Dimensional Descriptor过计算图像帧之间的像素位移来计算图像的位置视觉中，通过 2D 图像计算相机运动的方法采是用对极几极几何前后两帧的两幅图像的图像平面与以基线为轴的关系，基线是前后两帧对应的相机中心的线段，如图 的是左右两幅图像1I2I 与以1 2O O 为轴的平面束相交的几何

算两帧之间的相机运动。基于直接法的视觉 SLAM 相比于特征点法有着结构简单，不需要计算描述子和计算速度快等优点，稀疏直接法更是将优势发挥到了极点。视觉 SLAM 求解过程中，主要优化特征点的特征和匹配的位置关系，在特征点法中，特征点的特征匹配由描述子完成，求解过程是通过优化特征点匹配的误差函数；直接法是对特征点的灰度信息和位置信息同时优化，可以避免绝对特征匹配造成的局部最优而非全局最优，同时由于不需要计算描述子，为整个计算过程节省了大部分时间消耗。特征点法是稀疏特征点的匹配程度来计算相机的位姿变换。主要缺点包括：（1）特征点的提取比较耗时，限制了 SLAM 的运行速度；（2）特征点数量影响图像内信息的利用程度；（3）在纹理特征缺失的情况，比如过度曝光带来的纹理小时问题，特征点法不能找到足够数量的特征点估计相机运动。与特征点法不同，直接法不依靠计算特征点和描述子进行匹配后计算对极几何求取相机的旋转和平移。

【参考文献】：
期刊论文
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[4]使用多尺度光流法进行探月飞行器自主视觉导航[J]. 介鸣,黄显林,卢鸿谦.  传感技术学报. 2007(11)
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硕士论文
[1]面向行星着陆视觉导航应用的特征提取与匹配方法研究[D]. 余萌.哈尔滨工业大学 2012



本文编号：3322466