基于RatSLAM的微慣性-視覺仿生導(dǎo)航算法研究.pdf

1、慣性/視覺組合導(dǎo)航由于具有良好的互補(bǔ)性和自主性，已成為導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。RatSLAM算法通過(guò)模擬嚙齒類動(dòng)物大腦海馬區(qū)導(dǎo)航機(jī)制，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)定位，是當(dāng)今較為實(shí)用的一種仿生導(dǎo)航算法。然而，該算法僅僅依賴視覺信息，在復(fù)雜的環(huán)境中存在可靠性低、導(dǎo)航精度不高等問(wèn)題。本文在RatSLAM算法的基礎(chǔ)上增加慣性導(dǎo)航信息，研究了慣性/視覺仿生組合導(dǎo)航算法，構(gòu)建了實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)并進(jìn)行了車載實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)測(cè)結(jié)果表明基于 RatSLAM的微慣性/視覺仿生導(dǎo)航算法相

2、對(duì)于純視覺算法具有環(huán)境適應(yīng)性更強(qiáng)、精度更高等優(yōu)點(diǎn)。
　　論文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新工作如下：
　　1、建立了微慣性/視覺組合導(dǎo)航模型。從 MIMU基本原理和捷聯(lián)慣導(dǎo)解算兩個(gè)方面系統(tǒng)介紹了微慣性系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)；從攝像機(jī)模型、視覺導(dǎo)航算法兩個(gè)方面說(shuō)明了視覺系統(tǒng)。
　　2、設(shè)計(jì)了基于RatSALM的微慣性/視覺仿生導(dǎo)航算法。闡述了RatSALM仿生導(dǎo)航原理，對(duì)視覺RatSLAM仿生導(dǎo)航算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并簡(jiǎn)要進(jìn)行了算法性能分