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四旋翼视觉惯性组合导航方法

四旋翼视觉惯性组合导航方法

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作者：陈孝虎哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

视觉惯性组合作为导航技术,被广泛地应用于微小型无人机的自主飞行控制上。所采用的卡尔曼滤波器,能够高效的递推出视觉惯性组合系统的当前状态,但在高速运动或长期导航的过程中存在较大的导航偏差。本文采用全局优化的方法对视觉惯性... 详细信息

视觉惯性组合作为导航技术,被广泛地应用于微小型无人机的自主飞行控制上。所采用的卡尔曼滤波器,能够高效的递推出视觉惯性组合系统的当前状态,但在高速运动或长期导航的过程中存在较大的导航偏差。本文采用全局优化的方法对视觉惯性组合导航系统的全部历史状态序列进行估计,并反复线性化视觉惯性组合导航系统,克服视觉惯性组合导航系统的历史导航误差和线性化误差累积的问题,提高四旋翼视觉惯性组合导航系统的导航精度。首先,以相机采样时标为基准对惯性测量数据进行预积分处理,来对齐惯性和视觉采样数据。并在优化过程中,利用积分函数的线性化模型更新系统状态,避免积分运算;分析了视觉特征点匹配跟踪和直接法跟踪特征点的原理,采用直接法跟踪ORB特征点,给出直接法视觉里程计模型,提高视觉跟踪中的稳定性。然后,针对视觉惯性观测模型,设计了视觉惯性组合导航系统状态的最大后验概率模型,并采用增量式状态估计器估计视觉惯性组合导航系统的状态。最后,搭建四旋翼视觉惯性组合导航系统,实现视觉惯性组合导航算法。运用三组Euroc数据集测试本文方法和卡尔曼方法的视觉惯性组合导航系统。实验发现,本文的视觉惯性组合导航方法能较好的跟踪四旋翼轨迹,与msckf方法获得的轨迹相比,本文的视觉惯性组合导航方法,快速飞行过程导航精度更高,长期导航过程导航累积误差更小。

关键词：惯性视觉导航全局优化惯性预积分组合导航四旋翼

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惯性信息辅助的视觉里程计关键技术研究

惯性信息辅助的视觉里程计关键技术研究

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作者：张逸舟南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着科技发展和导航应用的日趋成熟,无人自主导航技术正不断深入大众视野。在考虑系统自主性能时,使用内源性传感器组合导航方案将更具竞争力。视觉惯性里程计由光学相机与惯性测量单元组成前端,器件之间具有良好的互补特性,在低廉成本... 详细信息

随着科技发展和导航应用的日趋成熟,无人自主导航技术正不断深入大众视野。在考虑系统自主性能时,使用内源性传感器组合导航方案将更具竞争力。视觉惯性里程计由光学相机与惯性测量单元组成前端,器件之间具有良好的互补特性,在低廉成本的优势下仍具备不俗的导航性能。针对单目视觉惯性里程计在退化运动条件下难以完成初始化,以及在视觉信息质量低劣条件下难以维系稳定运行两大问题,本文基于开源VINS-Mono算法展开深入研究,对算法内部原理机制进行分析并加以改进,旨在使其工程化价值得到提升。为实现视觉稳定跟踪性能,首先对视觉前端算法进行基础理论研究。对视觉坐标系、视觉运动跟踪解算等重要理论进行分析,研究比较ORB特征法、LK光流法在理想连续帧图片下的跟踪性能优劣。对可见光图像预处理技术进行研究,提出一种改进自适应局部阈值合作目标定位求解方案。对组合导航中的视觉、惯性数据误差进行建模并重点研究惯性预积分理论,为后续组合导航算法研究打下基础。考虑到单目视觉惯性里程计中初值估计的重要性,本文首先研究联合初始化过程,分析旋转约束、尺度约束对于系统求解初值的必要性。基于系统状态量能观性理论,指出在退化运动状态下单目视觉惯性系统不能正确完成初始化环节,据此提出一种结合假想初始化的视觉惯性仿真方案,使得系统在退化运动状态下也能完成初始化估计并维持系统的正确求解。而后研究里程计后端滑动窗口算法,分析图优化结构中对于系统状态量的求解过程。结合分析图优化环节和初始化过程各自的特性,针对开源算法VINS-Mono,提出一种使用二次初始化对抗视觉扰动的鲁棒性增强方案。相应地设计基于短时预积分的角度约束和速度位移约束判据、基于二次初始化的状态恢复和基于评分函数的恢复状态值求解环节,并最终在开源数据集Urban Nav上完成里程计算法求解完整性验证。为证实改进算法的工程实用性,本文通过实际场景采集数据进行更进一步验证。首先对于数据采集与代码开发、运算平台、真值数据采集平台进行介绍,并对完成器件标定、数据采集硬件平台搭建过程进行简要说明。而后在黑夜街灯照明的条件下采集实测数据,同时加入人为视觉干扰、视觉屏蔽信息形成共四组数据集,对改进算法的鲁棒性、精度指标进行评估。最终实验表明,本文改进算法能以牺牲少许定位精度为代价,大幅度提升系统鲁棒性,为城市环境中单目视觉惯性里程计实际应用提供了重要的算法参考。

关键词：视觉惯性里程计惯性预积分退化运动初始化滑动窗口鲁棒性增强

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基于高精度惯性器件的因子图组合导航方法研究

基于高精度惯性器件的因子图组合导航方法研究

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作者：王炳清南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着社会的发展以及科学技术的进步,无论是航天领域的深空探测还是智能机器人的自主作业,都离不开精确的导航定位技术作为其重要支撑。提供载体三维位置与三维姿态信息的过程称为导航。然而,单一导航传感器在工作过程中可能会受到环境... 详细信息

随着社会的发展以及科学技术的进步,无论是航天领域的深空探测还是智能机器人的自主作业,都离不开精确的导航定位技术作为其重要支撑。提供载体三维位置与三维姿态信息的过程称为导航。然而,单一导航传感器在工作过程中可能会受到环境干扰等因素的影响,导致其解算的导航信息具有较大误差。惯性导航系统由于其自主性好、可靠性高的优势,使得基于惯性导航技术的组合导航系统成为了目前各载体常用的导航方式。相较于传统以卡尔曼滤波为代表的递推式信息融合架构,基于图优化理论的信息融合方法可充分利用历史数据,得到更高的融合精度。因此,近年来以因子图为代表的图优化技术在多源导航信息融合中得到了广泛应用。传统因子图算法主要面向低精度惯性器件,并结合卫星、激光雷达、视觉等量测传感器,在自动驾驶领域、部分工业应用场景中有了较广泛的应用。然而,在如远距离精确打击等军事作战任务,卫星拒止的高精度民用场景(如煤矿开采),其需要采用高精度惯性器件,以保障导航性能。但由于传统因子图算法建立在低精度惯性解算构架以及低精度惯性器件误差模型的基础上,无法发挥出高精度惯性器件自身优势。因此,目前以高精度惯导为基础的组合导航系统,其多源信息融合方式仍以卡尔曼滤波算法为主。针对上述情况,本文以高精度惯性器件为研究对象,开展以下具体研究工作:首先,针对传统因子图算法对高精度惯性器件适应性不足的问题,设计了面向高精度惯性器件的因子图融合构架,提出了面向高精度惯性器件的改进惯性预积分方法。仿真结果表明:在载体进行机动运动时或处于卫星拒止环境下,改进的惯性预积分方法可以提升导航系统解算精度,从而可以充分发挥高精度惯性器件的性能。其次,惯性器件误差是影响惯导系统精度的主要因素,惯性器件误差的在线标定可以实现对误差参数的在线估计与补偿,从而有效提高系统精度。传统的在线标定算法通常采用递推式的卡尔曼滤波方法,其对历史数据的利用率较低。针对于此,本文提出了基于因子图的惯性器件误差在线标定方法,构建了包含零偏、标度因数误差、非正交耦合误差在内的惯性因子模型。仿真结果表明:本文所提出的在线标定算法可实现对上述惯性器件误差的精确标定,进一步提升了载体导航定位精度。由于因子图算法利用全局优化方式,计算量较大,其估计精度的提升往往伴随着算法实时性的下降。针对于此,本文设计了基于滑动窗口算法的因子图推理方法,构建了状态边缘化策略,有效降低了传统算法的计算量。此外,当导航传感器发生故障时,其故障信息会对导航系统带来不利影响。本文提出了基于残差分析法的因子节点故障诊断方法,构建了基于因子图的导航传感器故障检测与隔离架构。仿真结果表明:本文所设计的滑动窗口算法及边缘化策略与传统批量平滑因子图算法相比,在保证状态估计精度的同时可有效提升算法实时性。本文所提出的因子节点故障诊断方法可有效检测出传感器故障,综合提高了基于因子图算法的组合导航系统实时性与鲁棒性。最后,本文构建了实际车载试验平台,并通过实际车载试验对所提出的算法进行验证。试验结果表明:本文所提出的改进算法与传统因子图算法相比,具有在载体定位精度、惯性器件误差参数在线标定、因子图算法实时性与鲁棒性三方面的优势。本文的研究成果对于提升载体在复杂环境下的自主导航能力具有一定的工程应用参考价值。同时为基于因子图理论的惯性器件在线标定算法、快速鲁棒融合方法提供一定的理论参考。

关键词：组合导航惯性导航惯性预积分在线标定因子图

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