在自动驾驶和机器人导航系统中,里程计是用于持续获得系统姿态信息的一种装置。视觉里程计能以较低代价获得高精度的目标移动轨迹,基于特征的视觉里程计方法具有时间复杂度较低、计算速度快的优势,有助于数据实时处理。然而,传统基于特征的视觉里程计方法面临着2个技术瓶颈:特征匹配的准确度不足;姿态解算中目标函数的权重值有效性低。为了解决帧间特征匹配准确度不足的问题,本文提出特征交叉检验闭环匹配策略,即在传统单向闭环匹配的基础上,增加反向验证的过程,以获得匹配准确度更高的匹配点集合。该策略解决了传统特征匹配中使用单向闭环匹配策略鲁棒性不足、内点比例低的缺陷,提高了解算精度。同时在交叉检验匹配策略中利用前一时刻的运动信息缩小当前时刻特征匹配的搜索范围,降低特征点匹配的时间复杂度。针对目标函数的权重值有效性低的问题,本文将特征点在图像序列中的出现次数作为其生存周期,提出基于特征点生存周期的目标函数权值设置方法。在姿态解算中,特征点的生存周期可以有效反映其稳定性,使用其作为目标函数权值可以降低解算过程中的累积误差。本文在公开的KITTI数据集中进行算法测试,实验结果证明该方法可以实现高精度、实时的视觉里程计算。 相似文献
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针对车载自主导航需求,基于卡尔曼滤波器,实现捷联惯导与里程计量测信息的组合导航.推导了里程计误差模型,结合捷联惯组误差模型与捷联系统误差模型,建立了捷联惯导/里程计自主组合导航系统误差状态模型.建立了捷联惯导/里程计组合导航量测模型,阐述了估计误差修正方法.采用仿真计算对此方法进行了验证,仿真结果表明:组合导航过程中,初始姿态误差能得到有效估计,姿态误差和位置误差均能控制在一定精度范围内,应用此组合导航方法相对于传统的航位推算方法能得到更高的导航精度,能有效实现自主高精度定位定向. 相似文献
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载车行进中自主对准可有效缩短机动前准备时间,提高姿态对准精度以及对准过程中无地标自主定位精度是关键。本文提出一种里程计辅助捷联惯导系统行进中对准算法,推导了行进中精对准滤波模型以及对准过程中无地标自主定位算法。为缩短对准时间、减小由于航向角误差未收敛时造成的定位误差,利用回溯法将粗对准过程存储数据用于精对准过程,且回溯法仅需存储少量数据适合于工程应用。车载实测数据分析表明算法可同时实现行进中自主对准与对准过程中无地标自主定位,有效提高了载车快速机动能力,航向角对准精度优于1 mil,对准过程中无地标自主定位精度优于0.3%行程。 相似文献
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当前,主要通过采用惯导/卫星导航组合或者惯导/里程计组合的方式来实现
车辆的定位定向;卫星信号良好时,惯导系统与卫星导航组合实现车辆定位定向,当卫
星导航信号不好甚至没有信号无法正常工作时,惯导系统与里程计组合实现车辆定位定
向。提出一种惯导/卫星导航/里程计三者的一体化组合方案,针对惯导、北斗、里程计
这三项测量设备构成的组合系统建立了统一的误差状态模型、组合量测模型以及反馈修
正模型,并通过卡尔曼滤波器来实现三者的一体化紧组合,这种惯导/北斗/里程计一体
化的紧组合方式,能更好地实现三者信号之间的充分交流与融合。将这种一体化紧组合
方法与传统的惯导/北斗组合、惯导/里程计组合方法进行了仿真比较,结果表明:惯导/
北斗/里程计一体化的紧组合方法能更加快速、准确得到传感器误差( 包含惯组误差、
北斗误差、里程计误差)的在线估计,更能有效提高各传感器的测量精度。 相似文献
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石油天然气管道担负着油气传输的重任, 定期对传输管道检测能使其安
全、高效地运行。为此设计了管道导航定位系统,用于对管道探伤位置的精确定位。管
道导航定位系统主要由激光捷联惯性导航系统与里程计组成,搭载在管道检测设备中。
通过测量、存储检测过程中的传感器信息,在检测结束后离线处理数据,得到管道导航
定位信息。通过对惯性/里程计分别进行误差分析与建模, 搭建了组合导航系统卡尔曼
滤波器模型, 进行了跑车试验与实际管道定位试验。试验结果表明该惯性/里程计组合
导航管道定位精度满足管道高精度定位要求。 相似文献
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