【摘 要】
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单个定位导航传感器由于其数据源获取单一,且易收到外界因素的干扰,即使在昂贵的硬件与优异的算法框架下,依然无法精确有效地完成复杂环境下的定位导航任务。研究表明,采用多个不同类型的定位传感器并匹配相应的融合算法,可以有效集成各个传感器的优势,进而提高定位精度;此外,利用多种互不干扰的数据源完成对同一个状态的观测,也可以有效提高机器人系统和无人驾驶系统的稳定性,以及自主定位与建图能力。纯视觉定位算法中,
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单个定位导航传感器由于其数据源获取单一,且易收到外界因素的干扰,即使在昂贵的硬件与优异的算法框架下,依然无法精确有效地完成复杂环境下的定位导航任务。研究表明,采用多个不同类型的定位传感器并匹配相应的融合算法,可以有效集成各个传感器的优势,进而提高定位精度;此外,利用多种互不干扰的数据源完成对同一个状态的观测,也可以有效提高机器人系统和无人驾驶系统的稳定性,以及自主定位与建图能力。纯视觉定位算法中,由于相机对光线要求苛刻,且缺乏全局定位的观测,使得相机在欠纹理场景中的定位精度差,轨迹跟踪容易丢失。因此本文结合惯导算法、组合导航以及视觉SLAM的技术,基于各类传感器的采样特点,提出了一种多传感器融合定位的算法,实现了欠纹理环境中的高精度定位。主要工作如下:首先,研究了三维空间位姿的不同参数化建模方法,分析了不同建模方法对位姿优化的影响;针对传感器误差对融合算法精度的影响,基于IMU的误差模型与针孔相机模型,分别用艾伦方差法与张正友标定法对IMU器件和相机进行了内参数标定。其次,对于欠纹理环境下相机提取角点数量少、位姿解算精度差的问题,研究了特征点法与光流法的角点提取速率和匹配速率,提出了二次匹配的方式来改进光流的匹配算法,提高了光流的匹配精度。在位姿解算的工作中,对比分析了不同Pn P方法的解算精度,提出了EPn P融合BA优化的位姿解算方法,提高了视觉前端的里程计精度。视觉与惯导融合方面,在VINS算法的后端优化框架下,推导了预积分的误差传递方程,并对滑动窗口边缘化算法作了解释说明。将改进的视觉前端与后端滑动窗口优化算法结合,实现了IMU与视觉的融合,提高了定位算法在苛刻工况环境下的鲁棒性。最后,在全局传感器的融合方面,推导了IMU的名义状态与误差状态的状态方程,简化了噪声误差项的表达,并对融合GNSS、UWB、磁力计等全局传感器做了理论推导与误差校准的说明。基于误差状态的卡尔曼滤波器,实现了GPS观测数据与视觉惯导算法输出位姿的融合。实验结果表明,上述的融合算法即使没有回环检测模块,也可以提高定位的精度。
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