視覺里程計(jì)輔助的INS-GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究.pdf

1、基于INS/GPS的組合導(dǎo)航系統(tǒng)由于其良好的性能互補(bǔ)性而成為導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。但是由于該組合導(dǎo)航系統(tǒng)對(duì)GPS信號(hào)依賴程度過高，而GPS信號(hào)又很容易受到人為因素或者外界環(huán)境的干擾而造成信號(hào)堵塞或者失效，進(jìn)而嚴(yán)重影響INS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的導(dǎo)航與定位精度。因此，為了保持GPS失效時(shí)組合導(dǎo)航系統(tǒng)的定位精度，需要添加合適的輔助導(dǎo)航設(shè)備。隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的快速發(fā)展，具有價(jià)格低、耗能少、信息量豐富等特點(diǎn)的視覺里程計(jì)得到了廣泛關(guān)注，而基于

2、視覺里程計(jì)輔助的INS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)也成為導(dǎo)航領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)和重要的發(fā)展方向。如何從視覺傳感器獲取的圖像序列中提取到周圍環(huán)境特征點(diǎn)的信息是實(shí)現(xiàn)視覺里程計(jì)的基礎(chǔ)，同時(shí)也是提高基于視覺里程計(jì)輔助的INS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)定位精度的關(guān)鍵技術(shù)之一；由于視覺里程計(jì)輔助的INS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)具有強(qiáng)非線性，因此需要研究組合導(dǎo)航系統(tǒng)的非線性濾波技術(shù)。本文圍繞上述兩個(gè)方面的問題展開了研究，論文的主要工作有：
　　本研究首先對(duì)視覺特

3、征提取算法中常用的三種方法進(jìn)行了詳細(xì)的對(duì)比分析，其中包括尺度不變特征變換（Scale Invariant Feature Transform，SIFT）特征提取算法、快速穩(wěn)健特征（Speeded-Up Robust Feature，SURF）提取算法和加速分割檢測(cè)特征（Feature from Accelerated Segment Test，F(xiàn)AST）提取算法，并利用具有不同變換的圖像序列對(duì)其各自的性能進(jìn)行了對(duì)比，分析結(jié)論指出FAST

4、特征提取算法可以快速有效地提取到圖像特征點(diǎn)，但該算法對(duì)于噪聲比較敏感。為了解決這一問題，提出了相應(yīng)的解決算法，結(jié)合隨機(jī)抽樣一致（Random Sample Consensus， RANSAC）算法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)FAST特征提取算法進(jìn)行了改進(jìn)：利用RANSAC方法對(duì)匹配的特征點(diǎn)進(jìn)行提純，剔除誤匹配點(diǎn)對(duì)，從而減小噪聲或者圖片質(zhì)量降低對(duì)特征提取與匹配的影響。結(jié)合改進(jìn)的FAST特征提取算法，提出了一種改進(jìn)的雙目視覺里程計(jì)算法。該算法首先利用改進(jìn)的FAS

5、T特征提取算法對(duì)圖像序列中的特征點(diǎn)進(jìn)行提取與匹配，獲得較高精度的匹配特征點(diǎn)對(duì)，然后根據(jù)雙目視覺里程計(jì)算法，估計(jì)出雙目視覺系統(tǒng)的實(shí)時(shí)定位與導(dǎo)航信息。利用車載試驗(yàn)驗(yàn)證了本文提出的雙目視覺里程計(jì)算法的可行性和優(yōu)越性。由于視覺里程計(jì)輔助的INS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的非線性和模型噪聲的統(tǒng)計(jì)特性未知，因此嚴(yán)重影響著組合導(dǎo)航系統(tǒng)中濾波算法的精度。提出了一種基于方差分量估計(jì)（Variance-Covariance component Estimatio

6、n，VCE）的容積卡爾曼濾波（Cubature Kalman Filter，CKF）算法。該算法中利用非線性濾波算法，即CKF來解決非線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)問題，利用基于VCE的自適應(yīng)濾波方法估計(jì)出系統(tǒng)的系統(tǒng)噪聲和觀測(cè)噪聲，仿真結(jié)果表明該算法有效提高了非線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)精度。最后利用基于VCE的自適應(yīng)CKF濾波算法提出了一種組合導(dǎo)航算法來解決視覺輔助的INS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)中GPS信息失效時(shí)對(duì)運(yùn)載體的導(dǎo)航與定位問題，并將該算法應(yīng)用到實(shí)