【摘 要】
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为了进一步提高视觉/惯性导航精度,提出了一种基于状态变换多状态约束卡尔曼滤波(ST-MSCKF)的视觉/惯性组合导航算法。与标准的多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)相比,ST-MSCKF对速度误差进行了更严格的定义,并以新的非线性速度误差为基础重新推导了视觉/惯性组合导航的系统误差模型和量测模型。由于ST-MSCKF比MSCKF具有更好的协方差一致性,从而具有更高的位置和姿态估计精度。与观测性约束MSCKF(OC-MSCKF)解决不一致问题的方法不同,ST-MSCKF不需要实时修正状态转移矩阵和量测矩阵去
【机 构】
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国防科技大学智能科学学院,中国人民解放军91851部队
【基金项目】
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国防科技大学科研项目(ZK19-26)。
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为了进一步提高视觉/惯性导航精度,提出了一种基于状态变换多状态约束卡尔曼滤波(ST-MSCKF)的视觉/惯性组合导航算法。与标准的多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)相比,ST-MSCKF对速度误差进行了更严格的定义,并以新的非线性速度误差为基础重新推导了视觉/惯性组合导航的系统误差模型和量测模型。由于ST-MSCKF比MSCKF具有更好的协方差一致性,从而具有更高的位置和姿态估计精度。与观测性约束MSCKF(OC-MSCKF)解决不一致问题的方法不同,ST-MSCKF不需要实时修正状态转移矩阵和量测矩阵去
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