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1.
单目视觉/惯性定位系统由于其低成本和高自主性被广泛使用。然而视觉/惯性里程计在长时间的运行后,会产生较大的累积误差,无法提供准确的位姿估计,并且在光线、路况复杂的环境系统存在特征点跟踪失败,无法解算当前位置,稳定性不高的问题。针对以上问题,提出了基于非线性优化的先验特征地图匹配方法,利用单目视觉/惯性SLAM建立的位姿图来约束系统的残差估计,通过计算当前帧与特征地图中历史帧的相似度,如果两者相似度高于某一阈值,则使用地图的位姿进行误差约束,从而消除累积误差,提高系统的稳定性。利用无人机在高空飞行15分钟约6.4公里的数据来验证地图匹配方法。实验结果表明,所提出的地图匹配方法与未使用地图匹配算法相比,在耗时增加不到20%的情况下提升了91%的导航精度(RMSE),能有效减少单目视觉/惯性系统的累积误差,从而提高系统的稳定性。  相似文献   
2.
微惯性系统由于成本低,可靠性高,尺寸小等等优点成为目前研究的热点。但是微惯性系统不能提供正确的航向角,所以无法单独完成初始对准。而仿生偏振光传感器通过计算可得到航向角,并且偏振光传感器的误差不发散可以抑制微惯性器件的误差发散,所以把偏振光传感器和微惯性系统进行组合有很多优点。实验结果验证了偏振光导航传感器的数据是不发散的,并根据偏振光导航传感器提供的航向角完成了初始对准。在导航状态中,里程计用来提供水平速度,并通过卡尔曼滤波将偏振光导航传感器、微惯性系统和里程计组合。最后,通过实验验证了该组合导航系统的可行性。  相似文献   
3.
针对视觉惯性导航系统绝对航向信息缺失导致精度下降的问题,提出了一种基于磁航向约束的视觉惯性定位算法。首先,建立了视觉/惯性/地磁导航系统模型,并对惯性数据采用预积分进行处理,降低状态更新时系统计算负担,提高实时性;其次,在视觉惯性数据对齐后,引入地磁观测数据作为约束,获取真实航向信息,完成系统初始化;最后,构建目标函数,通过非线性优化实现视觉、惯性和地磁数据融合。通过搭建车载实验平台,在室外环境下对所提出算法进行了验证,实验结果表明,相比于VINS-mono,引入磁约束后,视觉惯性导航系统的平均定位均方根误差减小了约25%。  相似文献   
4.
本文采用密度泛函理论比较了三层异质结(石墨烯/石墨烯/石墨烯,石墨烯/石墨烯/氮化硼和氮化硼/石墨烯/氮化硼)和双层异质结(石墨烯/石墨烯,石墨烯/氮化硼)的结合能和广义堆垛能的差异,以研究近邻层的影响. 由于近邻层的影响,相邻层结合能会有从-2.3%到22.55%的变化,但层间距的变化很小. 此外近邻层也会影响相邻层的广义堆垛能,变化值从-2%到10%,具体的变化值依赖于相邻层的性质.  相似文献   
5.
针对军用车辆长时间、长距离高精度自主导航需求,提出了一种基于道路信息的智能地图匹配算法。传统地图匹配算法在单独使用时,都会存在一些不足之处。智能地图匹配算法比较不同算法的优缺点,选择三种特点鲜明、互补性强的地图匹配算法作为基础算法,以惯性导航系统提供的导航信息为基础,对车辆正在行驶的道路进行识别和判断,根据道路构成情况自动选择合适的算法,完成地图匹配;并结合车辆行驶的航向和速度信息选择椭圆形道路搜索区域。试验车进行5 h约240 km跑车试验,地图匹配定位精度约为10.33 m(CEP)。试验结果证明该算法能够适应不同的道路状况,有效抑制惯性导航误差发散。  相似文献   
6.
以热解石墨为原料,利用电化学方法,制备了荧光碳纳米颗粒。系统地研究了在不同浓度、时间、pH值、温度等条件下,Pb2+离子对碳纳米颗粒荧光发射规律的影响。实验结果表明:Pb2+离子不改变光谱形状,但可以降低荧光峰值强度;Pb2+离子作用荧光碳纳米颗粒的时间越长,猝灭效率越低;pH值不同,猝灭效率不同;随着温度的升高,Pb2+离子对碳纳米颗粒荧光的猝灭效率逐步提高。其猝灭机理可能为电荷转移猝灭和动态猝灭。  相似文献   
7.
针对无人平台在未知环境中自身定位和对远距离目标测距精度不高的问题,利用单目相机和惯性器件组成视觉/惯性导航定位系统,结合目标检测提出“动态基线+三角测距”方法实现自身定位和对目标测距。首先,建立基于点线融合的视觉/惯性系统模型,提高系统自身定位精度,给出运动前后相对位姿变化;其次,利用目标检测算法对目标进行检测和识别,得到运动前后物体对于图像平面的视差;最后,通过三角测距实现对目标的高精度测距。公共数据集实验测试结果表明,引入线特征的视觉/惯性系统的平均定位均方根误差(RMSE)为0.15 m。无人平台搭载系统对目标进行测距实验表明,系统在100 m以内对目标测距的误差小于测距距离的2%。  相似文献   
8.
为提高视觉惯性导航系统定位精度,解决其航向缺失且无法提供绝对地理位置的问题,提出一种利用GPS生成先验地图来辅助视觉惯性同时定位与地图构建(SLAM)方法。将每一帧图像采集点的GPS地理坐标投影成绝对高斯坐标,与视觉关键帧信息同步,构建先验地图。利用词袋模型进行闭环检测,由视觉重投影误差因子、IMU残差因子、先验图像重投影误差因子共同构建目标优化函数,基于最小二乘法进行位姿估计与优化。通过地面车载和低空机载实验对该方法进行了验证,实验结果表明:相比于无先验地图的定位方法,x、y、z方向的平均定位误差分别降低了68.2%、75.1%、46.4%以上;相比于有先验地图(未融合GPS)的定位方法,x、y、z方向的平均定位误差分别降低34.9%、51.5%、19.4%以上,有效提高了视觉惯性导航系统在大范围环境中的定位精度。  相似文献   
9.
为提升视觉惯性导航系统在低照度场景下的定位精度,提出一种结合图像增强技术的视觉惯性定位方法。根据不同曝光图像的直方图确定相机响应模型,通过曲线拟合确定模型参数。利用非线性优化得到低照度图像的照明图以及曝光率矩阵,根据相机响应模型对低照度图像进行预处理。使用光流法进行特征追踪,将视觉误差、IMU误差以及先验误差作为约束,构建紧耦合优化模型,从而实现更精确的位姿估计。最后使用车载设备采集的真实数据对所提方法进行了评估,实验结果表明:所提方法能有效提升视觉惯性导航系统在低照度场景下的定位精度,相比于无图像增强的方法,定位精度提高了25.59%;相比于改进前的图像增强方法,定位精度提高了6.38%。  相似文献   
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