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基于視覺(jué)/慣導的無(wú)人機組合導航算法研究
DOI:
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作者:
作者單位:

西北工業(yè)大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP273???????????????

基金項目:

航空科學(xué)基金資助(201905053003);陜西省飛行控制與仿真技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗室資助


Research on Vision Inertial Based Integrated Navigation Technology of UAVs
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    摘要:

    目前視覺(jué)慣性組合導航系統多采用優(yōu)化緊/松耦合以及濾波緊/松耦合算法,應用誤差狀態(tài)卡爾曼濾波能夠將較低頻率的視覺(jué)位姿信息提升到與慣性信息同步的頻率。提出一種基于自適應卡爾曼濾波的視覺(jué)慣導組合導航算法,首先考慮到系統建模與傳感器測量誤差,采用自適應漸消卡爾曼濾波進(jìn)行導航解算,通過(guò)實(shí)時(shí)計算遺忘因子,以調節歷史數據的權重,可抑制建模誤差,提高組合導航系統性能,然后針對視覺(jué)SLAM解算過(guò)程造成的視覺(jué)位姿信息滯后于慣導信息的問(wèn)題,提出一種延時(shí)補償方法。仿真實(shí)驗表明,采用延時(shí)補償的自適應漸消卡爾曼濾波算法能夠有效抑制建模誤差,并降低視覺(jué)位姿信息滯后帶來(lái)的影響,提高無(wú)人機組合導航的解算精度,姿態(tài)、速度、位置解算精度分別達到5°、0.5m/s、0.4m以?xún)取?/p>

    Abstract:

    At present, most of the vision inertial integrated navigation systems use optimization tight/loose coupling method based on optimize or filter. The application of error state Kalman filter can raise the frequency from visual pose to synchronized with IMU. A vision integrated navigation algorithm based on Adaptive Kalman filter is proposed. Firstly, considering the system modeling and sensor measurement error, adaptive fading Kalman filter is used to solve the navigation problem. By calculating the forgetting factor in real time, the weight of historical data can be adjusted, the modeling error can be suppressed, and the performance of integrated navigation system can be improved. In view of the problem that the visual pose information lags behind the inertial information caused by the visual slam solution process, a delay compensation method is proposed to solve the problem. The simulation results show that the adaptive fading Kalman filter algorithm with time delay compensation can effectively suppress the modeling error, reduce the influence of visual pose information lag, and improve the accuracy of integrated navigation of UAVs, the accuracy of attitude, velocity and position is within 5 °, 0.5m/s and 0.4m respectively.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

黃劍雄,劉小雄,章衛國,高鵬程.基于視覺(jué)/慣導的無(wú)人機組合導航算法研究計算機測量與控制[J].,2021,29(2):137-143.

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歷史
  • 收稿日期:2020-06-13
  • 最后修改日期:2020-07-07
  • 錄用日期:2020-07-08
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2021-02-08
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