室內(nèi)近距高精度慣性-視覺融合定姿研究.pdf

1、與常規(guī)無人飛行器相比，微型飛行器具有體積小、成本低、靈活性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，無論是在軍事領(lǐng)域還是在民用領(lǐng)域都有著廣闊的應(yīng)用前景。但由于體積、重量、成本的限制，微型飛行器上的傳統(tǒng)傳感器無法獲得高精度的姿態(tài)信息，本文分析了當(dāng)前幾種常用姿態(tài)測量方法的優(yōu)點(diǎn)和不足，研究了適于室內(nèi)飛行的高精度慣性/視覺融合定姿方法。
　　首先，實(shí)現(xiàn)了基于視覺的姿態(tài)估計(jì)，其原理是利用至少3個(gè)非共線特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，解算出攝像頭坐標(biāo)系相對(duì)于世界坐標(biāo)系

2、的姿態(tài)。通過對(duì)慣性、視覺姿態(tài)測量原理和誤差的分析，確定了慣性/視覺融合定姿方案。
　　其次，針對(duì)該融合定姿方案中存在的慣性和視覺采樣速率不同的問題，研究了一種多速率卡爾曼信息融合的算法。該算法將整個(gè)濾波過程分為時(shí)間更新和量測更新兩個(gè)獨(dú)立的過程：當(dāng)沒有視覺姿態(tài)信息時(shí)，只進(jìn)行時(shí)間更新；當(dāng)有視覺姿態(tài)信息時(shí)，同時(shí)進(jìn)行時(shí)間更新和量測更新。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有較好的收斂效果，且數(shù)據(jù)更新頻率高。
　　最后，搭建了物理仿真系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了視