CN107063246A - 一种视觉导航/惯性导航的松散组合导航方法 - Google Patents
一种视觉导航/惯性导航的松散组合导航方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107063246A CN107063246A CN201710269515.5A CN201710269515A CN107063246A CN 107063246 A CN107063246 A CN 107063246A CN 201710269515 A CN201710269515 A CN 201710269515A CN 107063246 A CN107063246 A CN 107063246A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- navigation
- inertial navigation
- carrier
- error
- camera
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 11
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 32
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 27
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 23
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 17
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 10
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 8
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 6
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 4
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 4
- 241001292396 Cirrhitidae Species 0.000 claims description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 2
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 2
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims 2
- 238000011160 research Methods 0.000 abstract description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
- G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
- G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本发明涉及一种视觉导航/惯性导航的松散组合导航方法，主要研究内容是定期利用视觉导航的位置以及速度信息对惯性导航参数进行校正，解决了惯性导航误差随时间累积的问题，将惯导系统的误差方程作为滤波器的状态方程，视觉导航解算的位置与惯导系统解算得到的位置的差作为卡尔曼滤波的量测，估算出惯性导航系统的参数误差与敏感器误差，从而修正惯导参数。与现有技术相比，本发明方案可使得惯导系统保持长时间高精度且不会因为视觉导航解算失败而影响其精度。
Description
技术领域
本发明涉及导航技术领域，尤其涉及一种视觉导航/惯性导航的松散组合导航方法。
背景技术
惯性导航系统(Inertial Navigation System INS)是利用惯性敏感器(陀螺仪和加速度计)测量得到的载体运动的角速率和加速度，依据牛顿力学定律即惯性定律，通过积分运算得到载体位置、速度、姿态等运动参数的装置或系统。惯性导航自主性、隐蔽性好，能连续提供多种较高精度的导航参数，抗干扰能力好，但缺点是误差随时间积累，因此长时间工作的导航精度较差，为了消除累计的误差，需要引入外部观测值来对惯导系统进行修正。目前尚没有完备的视觉导航/惯性导航的组合导航研究。
发明内容
本发明的目的就是解决惯性导航误差随时间增长的缺陷而提供的一种视觉导航/惯性导航的松散组合导航方法。
为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种视觉导航/惯性导航的松散组合导航方法，该方法包括以下步骤：
步骤一，惯性导航解算：选取当地东北天地理坐标系作为导航坐标系，陀螺仪敏感载体的角速率，加速度计来敏感载体的非引力即比力，通过姿态解算公式求出载体的姿态转换矩阵，从而求出载体的姿态信息；导航解算公式求出载体对地的速度和载体当前的位置。
步骤二，视觉导航参数解算：相机标定，求解出相机成像模型参数；室内导航环境中放置导航标志，相机对导航标志成像并训练成模版，并将模板存储在模版数据库中；通过固联在移动机器人前方垂直向下安置的车载摄像头，获取移动机器人在运动过程中所走过路面的图像序列，然后通过基于特征点的跟踪匹配方法，依据图像序列间的特征点的检测、跟踪及匹配，以及摄像机成像模型计算得到所跟踪的特征点在两图像间的像素位移、速度；固连在载体前方的相机，在载体运动过程中拍摄影像，并进行模版匹配，匹配成功执行步骤三，没有匹配成功时候利用纯惯导导航。
步骤三，视觉导航修正惯性导航：以卡尔曼滤波器为手段，取惯性导航的误差方程为滤波状态方程，利用视觉导航解算得到的载体位置、速度与惯性导航解算得到的位置、速度相减，得到的差值作为卡尔曼滤波的量测，从而估算出惯性导航参数误差和器件误差，从而对惯性导航进行反馈校正，得到惯导系统导航位置参数的最优估值，达到利用视觉系统来修正惯性导航系统位置参数的目的。
本发明的有益效果是：视觉导航修正惯导系统，通过卡尔曼滤波器不仅可以估计出惯导系统的导航参数误差(位置、速度、姿态误差)，还可以估计出器件误差(陀螺仪漂移、加速度计零偏)，并对导航参数误差进行补偿，将器件误差反馈到下一个周期的导航计算中，从而使得惯导系统保持长时间高精度。在视觉导航解算失败(模版匹配失败)的情况下，组合导航完全依靠惯导来提供载体的导航参数，由于之前对惯导的各种误差进行了估计和校正，所以在短时间内惯导系统依然保持高精度，不会因为视觉导航解算失败而影响其精度。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1本发明的步骤流程示意图；
图2视觉导航系统原理框图；
图3视觉导航系统修正惯导系统原理框图；
图4INS与组合导航的位置误差对比图；
图5INS与组合导航的速度误差对比图；
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作详细的说明。
如图1所示，该实施例的步骤如下：
步骤一，惯性导航解算；
具体是：
选取当地东北天地理坐标系作为导航坐标系，载体坐标系(b系)的三轴指向为“右、前、上”；
(1)初始对准：平台式惯导是物理平台和导航坐标系对准；捷联式惯导是给定初始姿态转换矩阵，即给定载体坐标系(b系)和导航坐标系(n系)之间的关系。
(2)姿态更新：根据陀螺仪敏感的角速率，采用四元数法作姿态更新，然后将更新后的四元数转化成姿态转换矩阵
(3)姿态角提取，由于载体的姿态就是b系相对于n系之间的方位关系，即可根据姿态转换矩阵中的元素值，计算载体的姿态(航向角、俯仰角、翻滚角)；
(4)计算载体位置参数：1)利用姿态变换矩阵将加速度计敏感的比力变化到导航坐标系中解算2)有害加速度的补偿：对fn进行哥氏加速度修正和正常重力补偿，得到载体在地球表面的加速度a，a＝fn-(2ωie+ωen)*vn+gn；4)积分求取载体的速度增量 得到时刻载体速度；5)积分求取载体在地球表面的位置增量 得到当前时刻载体的位置；
步骤二，视觉导航解算(如图2所示)；
具体是：
(1)摄像机标定：通过Halcon的相机标定算法，通过标定板对相机标定；
(2)在导航环境中放置导航标志物并对其编号、标定导航标志的位置信息，相机依次对其成像并通过机器视觉算法模版训练，建立MYSOL数据库存储模版信息；通过固联在移动机器人前方垂直向下安置的车载摄像头，获取移动机器人在运动过程中所走过路面的图像序列，然后通过基于SURF特征点的跟踪匹配方法，依据图像序列间的特征点的检测、跟踪及匹配，计算得到所跟踪的特征点在两图像间的像素位移，根据摄像机的成像模型计算得到移动机器人的速度以及位置信息。通过固连在载体前方的相机在载体运动过程中采集图像并进行模版匹配，当运动到导航标志附近时，模版匹配成功，执行步骤三，利用卡尔曼滤波器进行数据融合，估算出最优位置参数，否则利用纯惯导导航。
步骤三，视觉导航修正惯导系统(如图3所示)；
具体是：
如图3所示：视觉导航系统修正惯导系统：以卡尔曼滤波器为手段，取惯性导航的误差方程为滤波状态方程。从图中可以看出，系统的量测值时惯性导航计算得到的位置与利用视觉导航解算得到的载体位置、速度参数与惯性导航解算得到的参数相减，得到的差值作为卡尔曼滤波的量测，从而估算出惯性导航参数误差和器件误差，从而对惯性导航进行反馈校正；
(1)取惯导系统的误差方程作为卡尔曼滤波器的状态方程，本文选取六状态即速度误差、位置误差X＝F·X+G·ω，其中，X为误差状态向量，包含3个方向的位置误差σr，速度误差σv，X＝(σr，σv)；
(2)将视觉导航计算得到的位置、速度与惯性导航计算得到的位置、速度之差作为卡尔曼滤波的量测值，并建立量测方程如下：Zr,Za分别表示位置与速度量测值，HrHa分别表示位置误差量测矩阵，速度误差量测矩阵；Vr，Va分别表示位置误差量测和速度误差量测的残差；其中，Zr,＝rins-rvo；rins为惯性导航解算的载体位置坐标，rvo为视觉导航解算的位置坐标，Hr＝[I 0]，I为3*3单位矩阵，0为3*3零矩阵；速度误差Za＝ains-avo，ains为惯性导航解算的速度avo为视觉导航解算的速度，速度误差量测矩阵Ha＝[I0]，Ha中0阵为3*3矩阵；至此，卡尔曼滤波的数学模型已经确定，通过滤波可以估计出惯导系统的导航参数误差和敏感器件误差，并进行补偿和反馈，从而使得惯导系统保持长时间高精度。
图4、图5：本次实验过程中，相机的图片采样率和惯性导航敏感器件的采样率均为50Hz。载体平台的初始位置为32.0585oN，118.7886oE，初始状态位置与速度误差都设置为0；控制移动机器人以大约0.5m/s左右的速度沿直线运动，共采集获得的数据量为890个，经过处理最后获得的东向以及北向速度与位置的误差曲线图，显示在视觉修正惯导系统的过程中，惯性导航的位置与速度误差。
Claims (4)
1.一种视觉导航/惯性导航的松散组合导航方法，其特征在于，包括步骤：
步骤一，惯性导航系统参数解算：选取当地东北天地理坐标系作为导航坐标系，陀螺仪敏感载体的角速率，加速度计来敏感载体的非引力即比力，通过姿态解算公式求出载体的姿态转换矩阵，从而求出载体的姿态信息；导航解算公式求出载体对地的速度和载体当前的位置；
步骤二，视觉导航参数解算：相机标定，求解出相机成像模型参数；对导航标志成像并训练模版，并存储在模版数据库中；通过固联在移动机器人前方垂直向下安置的车载摄像头，获取移动机器人在运动过程中所走过路面的图像序列，然后通过基于特征点的跟踪匹配方法，依据图像序列间的特征点的检测、跟踪及匹配，以及摄像机成像模型计算得到所跟踪的特征点在两图像间的像素位移、速度；固连在载体前方的相机，在载体运动过程中拍摄影像，并进行模版匹配，匹配成功执行步骤三，没有匹配成功时候利用纯惯导导航；
步骤三，视觉导航修正惯性导航：以卡尔曼滤波器为手段，取惯性导航的误差方程为滤波状态方程，利用视觉导航解算得到的载体位置、速度与惯性导航解算得到的位置、速度相减，得到的差值作为卡尔曼滤波的量测，从而估算出惯性导航参数误差和器件误差，从而对惯性导航进行反馈校正，得到惯导系统导航位置参数的最优估值，达到利用视觉系统来修正惯性导航系统位置参数的目的。
2.根据权利要求1所述视觉导航/惯性导航的松散组合导航方法，其特征在于：所述步骤一中，具体步骤包括：
（1）初始对准：平台式惯导是物理平台和导航坐标系对准；捷联式惯导是给定初始姿态转换矩阵，即给定载体坐标系(b系)和导航坐标系(n系)之间的关系；
（2）姿态更新：根据陀螺仪敏感的角速率，采用四元数法作姿态更新，然后将更新后的四元数转化成姿态转换矩阵；
（3）姿态角提取，由于载体的姿态就是b系相对于n系之间的方位关系，即可根据姿态转换矩阵中的元素值，计算载体的姿态（航向角、俯仰角、翻滚角）；
（4）计算载体位置参数：1）利用姿态变换矩阵将加速度计敏感的比力变化到导航坐标系中解算；2）有害加速度的补偿：对进行哥氏加速度修正和正常重力补偿，得到载体在地球表面的加速度a，；4）积分求取载体的速度增量，得到时刻载体速度；5）积分求取载体在地球表面的位置增量，，得到当前时刻载体的位置。
3.根据权利要求1所述的视觉导航/惯性导航的松散组合导航方法，其特征是：所述步骤二中，具体步骤包括：
（1）摄像机标定：通过Halcon的相机标定算法，通过标定板对相机标定；
（2）在导航环境中放置导航标志物，相机对其成像并训练模版；通过固联在移动机器人前方垂直向下安置的车载摄像头，获取移动机器人在运动过程中所走过路面的图像序列，然后通过基于SURF特征点的跟踪匹配方法，依据图像序列间的特征点的检测、跟踪及匹配，计算得到所跟踪的特征点在两图像间的像素位移，根据摄像机的成像模型计算得到移动机器人的速度以及位置信息；通过固连在载体正前方的相机采集正前方图像，当运动到导航标志附近时，模版匹配成功，利用卡尔曼滤波器进行数据融合，估算出最优位置参数，否则利用纯惯导导航。
4.根据权利要求1所述的视觉导航/惯性导航的松散组合导航方法，其特征是：所述步骤三中，具体步骤包括：
（1）取惯导系统的误差方程作为卡尔曼滤波器的状态方程，本文选取六状态即速度误差、位置误差，其中，X为误差状态向量，包含3个方向的位置误差，速度误差，；
（2）将视觉导航计算得到的位置、速度与惯性导航计算得到的位置、速度之差作为卡尔曼滤波的量测值，并建立量测方程如下：；,分别表示位置与速度量测值，，分别表示位置误差量测矩阵，速度误差量测矩阵；，分别表示位置误差量测和速度误差量测的残差；其中，；为惯性导航解算的载体位置坐标，为视觉导航解算的位置坐标，，I为3*3单位矩阵，0为3*3的零矩阵；速度误差，为惯性导航解算的速度为视觉导航解算的速度，速度误差量测矩阵，中0阵为3*3矩阵。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710269515.5A CN107063246A (zh) | 2017-04-24 | 2017-04-24 | 一种视觉导航/惯性导航的松散组合导航方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710269515.5A CN107063246A (zh) | 2017-04-24 | 2017-04-24 | 一种视觉导航/惯性导航的松散组合导航方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107063246A true CN107063246A (zh) | 2017-08-18 |
Family
ID=59603413
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710269515.5A Pending CN107063246A (zh) | 2017-04-24 | 2017-04-24 | 一种视觉导航/惯性导航的松散组合导航方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107063246A (zh) |
Cited By (25)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107544507A (zh) * | 2017-09-28 | 2018-01-05 | 速感科技（北京）有限公司 | 可移动机器人移动控制方法及装置 |
| CN107806874A (zh) * | 2017-10-23 | 2018-03-16 | 西北工业大学 | 一种视觉辅助的捷联惯导极区初始对准方法 |
| CN108052103A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-05-18 | 中国矿业大学 | 基于深度惯性里程计的巡检机器人地下空间同时定位和地图构建方法 |
| CN108168544A (zh) * | 2017-12-02 | 2018-06-15 | 山东大学 | 北斗增强惯导高效融合车道级定位工作方法及系统装置 |
| CN108253964A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-07-06 | 齐鲁工业大学 | 一种基于时延滤波器的视觉/惯性组合导航模型构建方法 |
| CN108444468A (zh) * | 2018-02-06 | 2018-08-24 | 浙江大学 | 一种融合下视视觉与惯导信息的定向罗盘 |
| CN108731672A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-11-02 | 中国矿业大学 | 基于双目视觉及惯性导航的采煤机姿态检测系统及方法 |
| CN108759815A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-11-06 | 温州大学激光与光电智能制造研究院 | 一种用于全局视觉定位方法中的信息融合组合导航方法 |
| CN108981692A (zh) * | 2018-06-14 | 2018-12-11 | 兰州晨阳启创信息科技有限公司 | 一种基于惯导/视觉里程计的列车定位方法及系统 |
| CN109323696A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-02-12 | 航天信息股份有限公司 | 一种无人叉车室内定位导航系统及导航方法 |
| CN109540173A (zh) * | 2018-09-17 | 2019-03-29 | 江西洪都航空工业集团有限责任公司 | 一种视觉辅助的传递对准方法 |
| CN109631938A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-04-16 | 湖南海迅自动化技术有限公司 | 掘进机自主定位定向系统及方法 |
| CN109724595A (zh) * | 2017-10-31 | 2019-05-07 | 北京自动化控制设备研究所 | 一种基于序贯检测的惯性视觉位置组合导航方法 |
| CN109814548A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-28 | 广州蓝海机器人系统有限公司 | 一种基于室内微波基站的导航方法和agv |
| CN109827569A (zh) * | 2019-02-21 | 2019-05-31 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 无人车定位方法及系统 |
| CN109945890A (zh) * | 2018-11-21 | 2019-06-28 | 财团法人车辆研究测试中心 | 多定位系统切换与融合校正方法及其装置 |
| CN110823225A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-02-21 | 北京影谱科技股份有限公司 | 室内动态情景下的定位方法和装置 |
| CN111780781A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-10-16 | 南京航空航天大学 | 基于滑动窗口优化的模板匹配视觉和惯性组合里程计 |
| CN113008244A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-06-22 | 广州导远电子科技有限公司 | 导航信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113074726A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-07-06 | 深圳市慧鲤科技有限公司 | 位姿确定方法及装置、电子设备和存储介质 |
| CN114136315A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-04 | 山东天星北斗信息科技有限公司 | 一种基于单目视觉辅助惯性组合导航方法及系统 |
| CN115482275A (zh) * | 2021-05-31 | 2022-12-16 | 北京字跳网络技术有限公司 | 位置参数获取方法、装置、设备及介质 |
| CN115717901A (zh) * | 2022-11-14 | 2023-02-28 | 北京自动化控制设备研究所 | 基于滤波的惯性/视觉里程计安装误差估计方法 |
| CN116645400A (zh) * | 2023-07-21 | 2023-08-25 | 江西红声技术有限公司 | 视觉及惯性混合位姿跟踪方法、系统、头盔及存储介质 |
| CN116518981B (zh) * | 2023-06-29 | 2023-09-22 | 中国人民解放军国防科技大学 | 基于深度学习匹配和卡尔曼滤波的飞行器视觉导航方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103424114A (zh) * | 2012-05-22 | 2013-12-04 | 同济大学 | 一种视觉导航/惯性导航的全组合方法 |
| CN104236458A (zh) * | 2014-09-19 | 2014-12-24 | 西安交通大学 | 一种塑料瓶几何尺寸在线测量系统及其测量方法 |
-
2017
- 2017-04-24 CN CN201710269515.5A patent/CN107063246A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103424114A (zh) * | 2012-05-22 | 2013-12-04 | 同济大学 | 一种视觉导航/惯性导航的全组合方法 |
| CN104236458A (zh) * | 2014-09-19 | 2014-12-24 | 西安交通大学 | 一种塑料瓶几何尺寸在线测量系统及其测量方法 |
Cited By (34)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107544507A (zh) * | 2017-09-28 | 2018-01-05 | 速感科技（北京）有限公司 | 可移动机器人移动控制方法及装置 |
| CN107806874A (zh) * | 2017-10-23 | 2018-03-16 | 西北工业大学 | 一种视觉辅助的捷联惯导极区初始对准方法 |
| CN109724595A (zh) * | 2017-10-31 | 2019-05-07 | 北京自动化控制设备研究所 | 一种基于序贯检测的惯性视觉位置组合导航方法 |
| CN108168544A (zh) * | 2017-12-02 | 2018-06-15 | 山东大学 | 北斗增强惯导高效融合车道级定位工作方法及系统装置 |
| CN108052103A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-05-18 | 中国矿业大学 | 基于深度惯性里程计的巡检机器人地下空间同时定位和地图构建方法 |
| CN108253964A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-07-06 | 齐鲁工业大学 | 一种基于时延滤波器的视觉/惯性组合导航模型构建方法 |
| CN108444468A (zh) * | 2018-02-06 | 2018-08-24 | 浙江大学 | 一种融合下视视觉与惯导信息的定向罗盘 |
| CN108444468B (zh) * | 2018-02-06 | 2020-08-04 | 浙江大学 | 一种融合下视视觉与惯导信息的定向罗盘 |
| CN108759815A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-11-06 | 温州大学激光与光电智能制造研究院 | 一种用于全局视觉定位方法中的信息融合组合导航方法 |
| CN108731672A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-11-02 | 中国矿业大学 | 基于双目视觉及惯性导航的采煤机姿态检测系统及方法 |
| CN108731672B (zh) * | 2018-05-30 | 2022-03-11 | 中国矿业大学 | 基于双目视觉及惯性导航的采煤机姿态检测系统及方法 |
| CN108981692A (zh) * | 2018-06-14 | 2018-12-11 | 兰州晨阳启创信息科技有限公司 | 一种基于惯导/视觉里程计的列车定位方法及系统 |
| CN109540173A (zh) * | 2018-09-17 | 2019-03-29 | 江西洪都航空工业集团有限责任公司 | 一种视觉辅助的传递对准方法 |
| CN109323696B (zh) * | 2018-11-07 | 2022-07-08 | 航天信息股份有限公司 | 一种无人叉车室内定位导航系统及导航方法 |
| CN109323696A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-02-12 | 航天信息股份有限公司 | 一种无人叉车室内定位导航系统及导航方法 |
| CN109945890A (zh) * | 2018-11-21 | 2019-06-28 | 财团法人车辆研究测试中心 | 多定位系统切换与融合校正方法及其装置 |
| CN109945890B (zh) * | 2018-11-21 | 2022-01-25 | 财团法人车辆研究测试中心 | 多定位系统切换与融合校正方法及其装置 |
| CN109631938A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-04-16 | 湖南海迅自动化技术有限公司 | 掘进机自主定位定向系统及方法 |
| CN109814548A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-28 | 广州蓝海机器人系统有限公司 | 一种基于室内微波基站的导航方法和agv |
| CN109827569A (zh) * | 2019-02-21 | 2019-05-31 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 无人车定位方法及系统 |
| CN110823225A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-02-21 | 北京影谱科技股份有限公司 | 室内动态情景下的定位方法和装置 |
| CN111780781A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-10-16 | 南京航空航天大学 | 基于滑动窗口优化的模板匹配视觉和惯性组合里程计 |
| CN113008244A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-06-22 | 广州导远电子科技有限公司 | 导航信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| WO2022179602A1 (zh) * | 2021-02-25 | 2022-09-01 | 广州导远电子科技有限公司 | 导航信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113008244B (zh) * | 2021-02-25 | 2023-07-14 | 广州导远电子科技有限公司 | 导航信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113074726A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-07-06 | 深圳市慧鲤科技有限公司 | 位姿确定方法及装置、电子设备和存储介质 |
| CN115482275A (zh) * | 2021-05-31 | 2022-12-16 | 北京字跳网络技术有限公司 | 位置参数获取方法、装置、设备及介质 |
| CN114136315A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-04 | 山东天星北斗信息科技有限公司 | 一种基于单目视觉辅助惯性组合导航方法及系统 |
| CN114136315B (zh) * | 2021-11-30 | 2024-04-16 | 山东天星北斗信息科技有限公司 | 一种基于单目视觉辅助惯性组合导航方法及系统 |
| CN115717901A (zh) * | 2022-11-14 | 2023-02-28 | 北京自动化控制设备研究所 | 基于滤波的惯性/视觉里程计安装误差估计方法 |
| CN115717901B (zh) * | 2022-11-14 | 2024-05-03 | 北京自动化控制设备研究所 | 基于滤波的惯性/视觉里程计安装误差估计方法 |
| CN116518981B (zh) * | 2023-06-29 | 2023-09-22 | 中国人民解放军国防科技大学 | 基于深度学习匹配和卡尔曼滤波的飞行器视觉导航方法 |
| CN116645400A (zh) * | 2023-07-21 | 2023-08-25 | 江西红声技术有限公司 | 视觉及惯性混合位姿跟踪方法、系统、头盔及存储介质 |
| CN116645400B (zh) * | 2023-07-21 | 2023-12-08 | 江西红声技术有限公司 | 视觉及惯性混合位姿跟踪方法、系统、头盔及存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107063246A (zh) | 一种视觉导航/惯性导航的松散组合导航方法 | |
| CN103994763B (zh) | 一种火星车的sins/cns深组合导航系统及其实现方法 | |
| CN105203129B (zh) | 一种惯导装置初始对准方法 | |
| KR102017404B1 (ko) | 9축 mems 센서에 기반하여 농기계의 전-자세 각도를 갱신하는 방법 | |
| CN108253963B (zh) | 一种基于多传感器融合的机器人自抗扰定位方法以及定位系统 | |
| CN107607113B (zh) | 一种两轴姿态倾角测量方法 | |
| CN109764880B (zh) | 紧耦合车辆轮子编码器数据的视觉惯性测程方法及系统 | |
| CN103424114B (zh) | 一种视觉导航/惯性导航的全组合方法 | |
| CN105931275A (zh) | 基于移动端单目和imu融合的稳定运动跟踪方法和装置 | |
| CN107941217B (zh) | 一种机器人定位方法、电子设备、存储介质、装置 | |
| CN110487267B (zh) | 一种基于vio＆uwb松组合的无人机导航系统及方法 | |
| CN106814753B (zh) | 一种目标位置矫正方法、装置及系统 | |
| CN108036785A (zh) | 一种基于直接法与惯导融合的飞行器位姿估计方法 | |
| CN107490378B (zh) | 一种基于mpu6050与智能手机的室内定位与导航的方法 | |
| CN107806874B (zh) | 一种视觉辅助的捷联惯导极区初始对准方法 | |
| CN104197927A (zh) | 水下结构检测机器人实时导航系统及方法 | |
| CN109186597B (zh) | 一种基于双mems-imu的室内轮式机器人的定位方法 | |
| CN110954102B (zh) | 用于机器人定位的磁力计辅助惯性导航系统及方法 | |
| CN110325822B (zh) | 云台位姿修正方法和装置 | |
| CN106370178B (zh) | 移动终端设备的姿态测量方法及装置 | |
| JP2016033473A (ja) | 位置算出方法及び位置算出装置 | |
| CN115540860A (zh) | 一种多传感器融合位姿估计算法 | |
| CN111307114B (zh) | 基于运动参考单元的水面舰船水平姿态测量方法 | |
| JP2014240266A (ja) | センサドリフト量推定装置及びプログラム | |
| CN110672095A (zh) | 一种基于微惯导的行人室内自主定位算法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170818 |