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1、視覺(jué)慣性組合作為導(dǎo)航技術(shù),被廣泛地應(yīng)用于微小型無(wú)人機(jī)的自主飛行控制上,所采用的卡爾曼濾波器,能夠高效遞推出視覺(jué)慣性組合系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài),但在高速運(yùn)動(dòng)或長(zhǎng)期導(dǎo)航的過(guò)程中存在較大的導(dǎo)航偏差。本文采用全局優(yōu)化的方法對(duì)視覺(jué)慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)的全部歷史狀態(tài)序列進(jìn)行估計(jì),并反復(fù)線性化視覺(jué)慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng),克服視覺(jué)慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)的歷史導(dǎo)航誤差和線性化誤差累積的問(wèn)題,提高四旋翼視覺(jué)慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)的導(dǎo)航精度。
首先,以相機(jī)采樣時(shí)標(biāo)為基準(zhǔn)對(duì)慣性測(cè)
2、量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)積分處理,來(lái)對(duì)齊慣性和視覺(jué)采樣數(shù)據(jù),并在優(yōu)化過(guò)程中利用積分函數(shù)的線性化模型更新系統(tǒng)狀態(tài),避免積分運(yùn)算;分析視覺(jué)特征點(diǎn)匹配跟蹤和直接法跟蹤特征點(diǎn)的原理,采用直接法跟蹤ORB特征點(diǎn),給出視覺(jué)里程計(jì)模型,提高視覺(jué)跟蹤中的穩(wěn)定性。然后,針對(duì)視覺(jué)慣性觀測(cè)模型,設(shè)計(jì)視覺(jué)慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)的最大后驗(yàn)概率模型,并采用增量式狀態(tài)估計(jì)器估計(jì)視覺(jué)慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)。最后,搭建四旋翼視覺(jué)慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)視覺(jué)慣性組合導(dǎo)航算法并進(jìn)行仿真測(cè)試
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