基于視覺里程計與慣導融合技術的四旋翼位姿估計.pdf

1、移動機器人在完成諸如障礙物規(guī)避、路徑規(guī)劃、自主導航等上層任務時，都需要利用位姿估計器來獲得各種基本信息，因此位姿估計是移動機器人領域中核心研究課題之一。
　　本論文針對四旋翼飛行器在沒有外界輔助導航信息的情況下，分別提出了基于濾波框架的多相機約束單目視覺-慣導里程計和直接法與間接法相結合的稀疏雙目視覺里程計，以估計四旋翼飛行器的位姿信息。
　　在第3章中，提出了Hamilton四元數表示下基于濾波框架的多相機約束單目視覺-慣

2、導里程計。針對相機在生產組裝過程中存在的偏差導致成像模型并不完全符合理想的針孔模型，我們使用帶畸變的針孔相機模型，同時也可免去圖像去畸變的預處理部分，使算法更加高效。另外，針對實際場景中，特征點高密度地聚集在某些特征明顯的區(qū)域，使得在構造特征點與相機位姿的幾何約束時，造成信息冗余、退化等問題，我們參考文獻[22]中的方法使得所有特征點在圖像中均勻分布，并通過三層篩選方法，對最終參與濾波更新的特征點進行篩選。在參考文獻[4]中，當且僅當特

3、征點丟失或被觀測次數達到滑動窗口的長度時才進行濾波器更新，導致濾波器更新頻率低，在較長時間中僅依靠IMU數據進行推測，最終給算法帶來較大誤差，因此我們采用深度濾波(Depth Filter)方法，在相機移動過程中對特征點逆深度進行貝葉斯估計，當特征點逆深度收斂后，即可建立重投影誤差方程，參與濾波器更新，從而增加了算法更新頻率，降低算法誤差。最后，我們建立了多相機約束的量測方程，實現單目視覺-慣導里程計，并利用開源數據集對算法進行評估。<