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单目视觉里程计/卫星组合导航系统研究

冯玉朋  
【摘要】:导航定位技术是无人驾驶车辆的关键技术之一,是车辆进行自主运动的前提。卫星导航系统与视觉里程计系统具有良好的互补特性,采用组合导航技术将两者结合,可以提高导航系统的整体性能。本文在低成本传感器的基础上,主要对单目视觉里程计系统的特征检测与关联模块算法以及单目视觉里程计/卫星组合系统的信息融合算法进行研究。首先,本文针对运行在车载导航系统中的单目视觉里程计系统实时性较差的问题,提出基于FAST和金字塔KLT的特征点检测与实时跟踪算法。该算法以FAST特征检测器对图像进行特征点检测,随后使用KLT算法采用特征跟踪的方式来获取帧间图像的特征点关联集合。从算法运行时间与获取的特征点关联数目两方面性能对算法进行实验分析,结果表明,提出的算法在获取足够的特征关联数目用于位姿解算的前提下,提高了算法的运行效率。其次,对单目视觉里程计/卫星组合系统的结构与误差模型进行分析。建立基于间接法卡尔曼滤波算法的松组合导航系统模型,推导单目视觉里程计系统的位置和姿态误差传播方程,结合组合系统的结构,建立单目视觉里程计/卫星组合系统的系统模型与测量模型。通过仿真实验对组合系统的模型进行验证。最后,针对标准UKF算法在单目视觉里程计/卫星组合系统应用过程中会产生冗余计算的问题,提出一种改进UKF算法。该算法对标准UKF算法的时间更新过程进行了优化,采取与KF算法相同的时间更新过程来避免标准UKF算法因UT变换产生的额外计算。将提出的算法应用于单目视觉里程计/卫星组合系统中进行实验验证,并将其与标准UKF算法进行对比。结果表明,改进UKF算法在确保滤波精度的前提下,算法计算量明显降低。通过实车实验对本文设计的单目视觉里程计/卫星组合系统的定位性能进行分析,实验结果表明,本文设计的组合系统弥补了单一导航系统的不足,对于提高无人驾驶车辆的定位导航性能具有参考意义。


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