人工路标辅助INS的组合导航技术研究
发布时间：2021-10-05 04:41
随着科技的飞速发展,人们对导航与定位服务的要求也越来越高。不管是在室内环境还是在室外的环境下,单一的导航定位方式都很难满足长时间、高精度、实时定位的需求。将多种导航技术通过数据融合算法有效地组合在一起,来实现多种导航信息融合的组合导航定位技术,已经成为各种环境下导航定位技术研究及应用的必然趋势。本文以单目视觉人工路标辅助惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）为研究对象,对INS的基本工作原理、视觉导航技术、人工路标的设计、单目视觉尺度因子的标定、卡尔曼滤波融合算法等技术进行了研究,具体的工作内容如下:首先,分析了视觉导航定位技术以及惯性导航定位系统的基本原理。针对视觉导航定位技术,在介绍了针孔模型基础上,分析了视觉定位技术中的局部特征定位技术和全局特征定位技术、基于视觉的同时定位与建图（Vision Simultaneous Localization And Mapping,VSLAM）技术,以及基于路标的视觉定位技术。针对惯性导航定位技术,介绍了导航定位中常用的坐标系以及运动姿态表示方法,分析了怎样利用陀螺仪和加速度计输出信息来解算姿态和位置信息...
【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省
【文章页数】：52 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
导航定位需求在人工智能设备的自主导航及控制系统中，需要解决的三个基本问题是：我在哪里，我要到哪里去，我怎样才能到达想要去的地方
杭州电子科技大学硕士学位论文10图1.2本文结构图第一章是绪论部分。首先介绍了导航定位技术的研究背景以及重要意义，之后依次介绍了上主要的惯性导航定位技术、视觉导航定位技术以及二者组合导航定位系统的国内外研究发展现状。最后介绍了作者在本文中主要研究的内容和本文的章节安排。第二章为相关视觉、惯性导航定位技术研究部分。首先，研究了基于视觉的局部定位技术、基于视觉的全局定位技术、VSALM技术以及基于路标的定位技术。其次，针对惯性导航定位系统，研究了相关的导航坐标系以及姿态角信息的定义，分析了如何通过角速度和线加速度信息来求解载体的姿态信息以及位置信息，对惯性导航系统进行了误差分析。第三章设计了一种人工路标，解决单目视觉缺少尺度信息问题，并对设计的人工路标进行了单目视觉定位实验。针对人工路标的设计部分，设计了一款外围轮廓为圆形的人工路标，使用霍夫圆检测方法检测图像中的圆形路标。在已知距离情况下对路标进行拍摄和标定，有效的解决了单目视觉中缺少尺。然后利用3D-3D帧间位姿估计方法，在建立的视觉路标库的基础上，进行了单目视觉人工路标定位实验，实验结果表明，在正对路标距离0.5m到2m时，定位平均误差小于5cm。第四章基于第二章研究的惯性导航系统和第三章单目视觉导航地位技术，实现了一种单目视觉人工路标辅助INS的组合导航定位方法。在已知区域布置人工路标，记录拍摄各路标时相机的位置和姿态，建立视觉路标库；将单目视觉定位得到的小车位置和姿态信息，通过卡尔曼滤波算法和INS数据进行融合，从而修正INS的累积误差，提高定位的精度。通过实验表明，本文提出的单目视觉人工路标辅助INS的组合导航定位方法的实际定位的平均误差为0.154m，相比于传统的航位推算方法性能提高了78.3%，?
杭州电子科技大学硕士学位论文11第2章视觉导航及惯性导航的基本原理2.1视觉导航定位技术近年来，随着科技的飞速发展，计算机视觉技术也得到了飞速发展并且在各个领域得到很好的应用。在导航定位领域中，基于视觉的导航定位及组合导航定位技术吸引了大量的学者及企业对其进行研究和应用。和激光传感器以及惯性传感器相比较，视觉传感器能获取更加丰富的环境信息。基于视觉传感器的视觉导航定位具有以下优点：1)自主性；不需要与外界进行任何通信、仅通过视觉传感器采集的信息来实现导航定位。2)数据高效；除了能实现导航定位功能，视觉传感器采集的图像信息还能用于交通标志的识别、避障、地图构建等等需求中。3)开放的融合性；设备简易，不管是在硬件上还是软件上，都能够和其他硬件设备以及导航方法很容易的组合。4)适应性强；视觉导航系统无论对于轮式载体还是履带式载体都适用，对于应用环境要求不高，适用于结构化和非结构化环境。2.1.1针孔相机模型相机通过光心将三维世界中的场景，映射到二维平面图像的过程，可以采用多种几何模型进行表示及说明。在这些几何模型中，其中最简单且被人们所熟知的几何模型是针孔模型。物理实验中的小孔成像实验就是基于针孔模型来完成的。在小孔成像实验中，是将点燃的蜡烛、有小孔的挡板以及成像板放在一条直线上，通过调节成像板与挡板间的距离，蜡烛会会通过挡板上的小孔，在成像平面上形成倒立的蜡烛图像。在小孔成像的过程中，三维世界中的点通过小孔在二维的平面上成像，相机的成像的过程与此原理是相似的，因此可以基于小孔成像模型对相机成像过程进行介绍。图2.1针孔相机模型
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于单目视觉与惯导融合的无人机位姿估计[J]. 熊敏君,卢惠民,熊丹,肖军浩,吕鸣. 计算机应用. 2017(S2)
[2]IMU辅助的室内单星定位方法[J]. 尚俊娜,刘参,施浒立,程涛,岳克强. 中国惯性技术学报. 2017(05)
[3]无人机室内视觉/惯导组合导航方法[J]. 王亭亭,蔡志浩,王英勋. 北京航空航天大学学报. 2018(01)
[4]惯性/双目视觉里程计深组合导航方法[J]. 逯建军,任晓军,孙伟,郭元江,李群. 导航定位与授时. 2016(03)
[5]QR码导航的室内目标搜寻机器人研究[J]. 王孙平,田乔,傅世忱,邵晓鹏. 计算机系统应用. 2014(01)
[6]基于人工标志的视觉/SINS组合导航算法研究[J]. 宋琳娜,方群. 科学技术与工程. 2012(04)
[7]新型人工地标的设计、识别、定位及应用[J]. 姜海涛,田国会,薛英花,李荣宽. 山东大学学报(工学版). 2011(02)
[8]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)
[9]一种面向AUV水下对接的双目视觉测距方法[J]. 施小成,王晓娟. 计算机测量与控制. 2008(10)
[10]干涉型全光纤退偏陀螺中偏振过程的研究[J]. 张睿,张炎华,汪绳武. 上海交通大学学报. 2003(01)
博士论文
[1]光纤陀螺捷联惯导系统在线对准及标定技术研究[D]. 曹通.哈尔滨工程大学 2012
[2]捷联惯性导航系统关键技术研究[D]. 杨艳娟.哈尔滨工程大学 2001
硕士论文
[1]基于激光雷达的室内同步定位与三维建图技术研究[D]. 刘立新.西安电子科技大学 2018
[2]基于增强现实的车辆辅助驾驶可视化的研究[D]. 孙彤.东南大学 2018
[3]室内组合导航系统设计与算法研究[D]. 黄金鹏.杭州电子科技大学 2018
[4]球形多目标精确实时定位算法研究[D]. 米雅婷.南京大学 2017
[5]基于人工路标的室内机器人导航方法研究与实现[D]. 黄露.中国科学技术大学 2017
[6]基于几何特征回环检测的RGB-D SLAM算法研究[D]. 孙文池.武汉理工大学 2017
[7]自然视觉路标辅助的机器人定位技术研究[D]. 陈明芽.浙江大学 2013
[8]SINS/GPS组合系统空中对准方法研究[D]. 周涛.西北工业大学 2003
本文编号：3419021
【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省
【文章页数】：52 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
导航定位需求在人工智能设备的自主导航及控制系统中，需要解决的三个基本问题是：我在哪里，我要到哪里去，我怎样才能到达想要去的地方
杭州电子科技大学硕士学位论文10图1.2本文结构图第一章是绪论部分。首先介绍了导航定位技术的研究背景以及重要意义，之后依次介绍了上主要的惯性导航定位技术、视觉导航定位技术以及二者组合导航定位系统的国内外研究发展现状。最后介绍了作者在本文中主要研究的内容和本文的章节安排。第二章为相关视觉、惯性导航定位技术研究部分。首先，研究了基于视觉的局部定位技术、基于视觉的全局定位技术、VSALM技术以及基于路标的定位技术。其次，针对惯性导航定位系统，研究了相关的导航坐标系以及姿态角信息的定义，分析了如何通过角速度和线加速度信息来求解载体的姿态信息以及位置信息，对惯性导航系统进行了误差分析。第三章设计了一种人工路标，解决单目视觉缺少尺度信息问题，并对设计的人工路标进行了单目视觉定位实验。针对人工路标的设计部分，设计了一款外围轮廓为圆形的人工路标，使用霍夫圆检测方法检测图像中的圆形路标。在已知距离情况下对路标进行拍摄和标定，有效的解决了单目视觉中缺少尺。然后利用3D-3D帧间位姿估计方法，在建立的视觉路标库的基础上，进行了单目视觉人工路标定位实验，实验结果表明，在正对路标距离0.5m到2m时，定位平均误差小于5cm。第四章基于第二章研究的惯性导航系统和第三章单目视觉导航地位技术，实现了一种单目视觉人工路标辅助INS的组合导航定位方法。在已知区域布置人工路标，记录拍摄各路标时相机的位置和姿态，建立视觉路标库；将单目视觉定位得到的小车位置和姿态信息，通过卡尔曼滤波算法和INS数据进行融合，从而修正INS的累积误差，提高定位的精度。通过实验表明，本文提出的单目视觉人工路标辅助INS的组合导航定位方法的实际定位的平均误差为0.154m，相比于传统的航位推算方法性能提高了78.3%，?
杭州电子科技大学硕士学位论文11第2章视觉导航及惯性导航的基本原理2.1视觉导航定位技术近年来，随着科技的飞速发展，计算机视觉技术也得到了飞速发展并且在各个领域得到很好的应用。在导航定位领域中，基于视觉的导航定位及组合导航定位技术吸引了大量的学者及企业对其进行研究和应用。和激光传感器以及惯性传感器相比较，视觉传感器能获取更加丰富的环境信息。基于视觉传感器的视觉导航定位具有以下优点：1)自主性；不需要与外界进行任何通信、仅通过视觉传感器采集的信息来实现导航定位。2)数据高效；除了能实现导航定位功能，视觉传感器采集的图像信息还能用于交通标志的识别、避障、地图构建等等需求中。3)开放的融合性；设备简易，不管是在硬件上还是软件上，都能够和其他硬件设备以及导航方法很容易的组合。4)适应性强；视觉导航系统无论对于轮式载体还是履带式载体都适用，对于应用环境要求不高，适用于结构化和非结构化环境。2.1.1针孔相机模型相机通过光心将三维世界中的场景，映射到二维平面图像的过程，可以采用多种几何模型进行表示及说明。在这些几何模型中，其中最简单且被人们所熟知的几何模型是针孔模型。物理实验中的小孔成像实验就是基于针孔模型来完成的。在小孔成像实验中，是将点燃的蜡烛、有小孔的挡板以及成像板放在一条直线上，通过调节成像板与挡板间的距离，蜡烛会会通过挡板上的小孔，在成像平面上形成倒立的蜡烛图像。在小孔成像的过程中，三维世界中的点通过小孔在二维的平面上成像，相机的成像的过程与此原理是相似的，因此可以基于小孔成像模型对相机成像过程进行介绍。图2.1针孔相机模型
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于单目视觉与惯导融合的无人机位姿估计[J]. 熊敏君,卢惠民,熊丹,肖军浩,吕鸣. 计算机应用. 2017(S2)
[2]IMU辅助的室内单星定位方法[J]. 尚俊娜,刘参,施浒立,程涛,岳克强. 中国惯性技术学报. 2017(05)
[3]无人机室内视觉/惯导组合导航方法[J]. 王亭亭,蔡志浩,王英勋. 北京航空航天大学学报. 2018(01)
[4]惯性/双目视觉里程计深组合导航方法[J]. 逯建军,任晓军,孙伟,郭元江,李群. 导航定位与授时. 2016(03)
[5]QR码导航的室内目标搜寻机器人研究[J]. 王孙平,田乔,傅世忱,邵晓鹏. 计算机系统应用. 2014(01)
[6]基于人工标志的视觉/SINS组合导航算法研究[J]. 宋琳娜,方群. 科学技术与工程. 2012(04)
[7]新型人工地标的设计、识别、定位及应用[J]. 姜海涛,田国会,薛英花,李荣宽. 山东大学学报(工学版). 2011(02)
[8]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)
[9]一种面向AUV水下对接的双目视觉测距方法[J]. 施小成,王晓娟. 计算机测量与控制. 2008(10)
[10]干涉型全光纤退偏陀螺中偏振过程的研究[J]. 张睿,张炎华,汪绳武. 上海交通大学学报. 2003(01)
博士论文
[1]光纤陀螺捷联惯导系统在线对准及标定技术研究[D]. 曹通.哈尔滨工程大学 2012
[2]捷联惯性导航系统关键技术研究[D]. 杨艳娟.哈尔滨工程大学 2001
硕士论文
[1]基于激光雷达的室内同步定位与三维建图技术研究[D]. 刘立新.西安电子科技大学 2018
[2]基于增强现实的车辆辅助驾驶可视化的研究[D]. 孙彤.东南大学 2018
[3]室内组合导航系统设计与算法研究[D]. 黄金鹏.杭州电子科技大学 2018
[4]球形多目标精确实时定位算法研究[D]. 米雅婷.南京大学 2017
[5]基于人工路标的室内机器人导航方法研究与实现[D]. 黄露.中国科学技术大学 2017
[6]基于几何特征回环检测的RGB-D SLAM算法研究[D]. 孙文池.武汉理工大学 2017
[7]自然视觉路标辅助的机器人定位技术研究[D]. 陈明芽.浙江大学 2013
[8]SINS/GPS组合系统空中对准方法研究[D]. 周涛.西北工业大学 2003
本文编号：3419021
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