视觉及其融合惯性的SLAM技术发展综述

当前视觉同时定位与建图（Simultaneous localization and mapping,SLAM）技术已经成为导航定位领域重要的导航方式之一。为提升视觉SLAM全天候多场景的综合性能,融合多种信息的视觉SLAM技术得到了快速发展。本文系统综述了近年国内外视觉SLAM的研究成果。首先归纳整理了视觉及视觉/惯性SLAM中的前端里程计、后端优化、回环检测和地图构建关键环节。在纯视觉SLAM技术分析方面,围绕传统基于几何变换和现代基于深度学习的两大类视觉SLAM方法开展讨论,并梳理了相关具有代表性的视觉SLAM技术。在详细阐述视觉/惯性组合导航的多信息融合SLAM方法基础上,分析了近年基于异源图像的视觉及其与惯性组合的SLAM导航技术进展。最后对视觉SLAM的未来发展方向进行了针对性展望。     

非充分光照下的单目合作目标提取算法

合作目标方案在辅助飞行器着陆、物资投递、工程量测中具有重要应用价值.为解决单目视觉定位任务中非充分光照条件下合作目标识别不准确、提取过程易丢失等问题,提出了结合改进自适应局部阈值二值化与形态学约束的轮廓提取方案.以图像明度通道值作为灰度化依据,提出使用自适应局部阈值的方法对像素点进行二值化处理,结合使用形态学约束条件筛...     

基于视惯融合的无人飞行器导航数据仿真方法

无人飞行器在卫星信号拒止情况下难以获得较高的导航精度。为此，需要研究基于载体自身传感设备的自主导航定位方法。立足于飞行器平台的视觉惯性紧耦合算法架构VINS-Mono，提出并设计了一种视觉惯性数据仿真方法，针对匀速直线运动过程无法恢复视觉尺度的问题，进行了初始化运动轨迹补充。仿真研究结果表明，该方法所补充的轨迹能够很好地对齐视觉与惯性信息并恢复尺度，实现导航参数的正确求解。理想条件下500m平飞范围内定位误差占比不超过真值的3.5%，可作为评估卫星拒止环境下无人飞行器视觉惯性组合导航性能的参考方案。