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文檔簡(jiǎn)介
1、捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)作為一種不依賴(lài)外界信息的自主式導(dǎo)航系統(tǒng),由于其可靠性高、成本低、體積小,被廣泛應(yīng)用于機(jī)器人導(dǎo)航、艦船導(dǎo)航、飛機(jī)制導(dǎo)、水下導(dǎo)航等領(lǐng)域。GPS/SINS組合導(dǎo)航系統(tǒng)引入GPS的位置、速度信息為觀測(cè)量,克服了單一SINS的誤差隨時(shí)間積累的缺點(diǎn),但 GPS的信號(hào)易受電磁干擾、易被屏蔽并且受制于人,不能達(dá)到完全自主。隨著國(guó)防和民用領(lǐng)域?qū)?dǎo)航系統(tǒng)的
2、自主性、隱蔽性的要求越來(lái)越高,視覺(jué)/SINS作為一種完全自主性的導(dǎo)航系統(tǒng)逐漸成為導(dǎo)航技術(shù)的一個(gè)重要研究方向。
本文介紹了SINS和視覺(jué)里程計(jì)的基本原理。對(duì)于SINS主要介紹了常用坐標(biāo)系的定義、慣導(dǎo)基本方程的推導(dǎo),在此基礎(chǔ)上建立SINS動(dòng)基座誤差模型;對(duì)于雙目視覺(jué)里程計(jì)介紹了常用的坐標(biāo)系及其之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系,推導(dǎo)了雙目視覺(jué)里程計(jì)的數(shù)學(xué)模型,詳細(xì)介紹了攝像機(jī)標(biāo)定、圖像校正、特征點(diǎn)提取和匹配、運(yùn)動(dòng)估計(jì)等過(guò)程。以視覺(jué)的位置、姿態(tài)信息作為
3、觀測(cè)量,并結(jié)合慣導(dǎo)的誤差模型建立KF濾波模型,對(duì)視覺(jué)/SINS組合導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行仿真分析。仿真結(jié)果表明,當(dāng)系統(tǒng)模型準(zhǔn)確可知時(shí),視覺(jué)/SINS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的參數(shù)精度與GPS/SINS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的參數(shù)精度相當(dāng),并且姿態(tài)誤差收斂較快;當(dāng)系統(tǒng)存在隨機(jī)偏差并且噪聲統(tǒng)計(jì)特性不準(zhǔn)確可知時(shí),視覺(jué)/SINS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的導(dǎo)航參數(shù)精度下降。這說(shuō)明系統(tǒng)隨機(jī)偏差和未知的噪聲會(huì)使KF的濾波性能下降,進(jìn)而導(dǎo)致導(dǎo)航精度下降。針對(duì)上述問(wèn)題,提出基于自適應(yīng)兩級(jí)卡爾曼濾波
4、器(ATKF)的視覺(jué)/SINS組合導(dǎo)航系統(tǒng)。本文根據(jù)求解遺傳因子的方法對(duì)傳統(tǒng)的ATKF進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)的ATKF可以分別適用于系統(tǒng)噪聲統(tǒng)計(jì)模型不準(zhǔn)確可知和量測(cè)噪聲統(tǒng)計(jì)模型不準(zhǔn)確可知兩種情況,分別對(duì)應(yīng)于調(diào)諧Pk的ATKF和調(diào)諧Rk的ATKF,并且二者具有統(tǒng)一的濾波框架。仿真結(jié)果表明,基于改進(jìn)ATKF的視覺(jué)/SINS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的導(dǎo)航參數(shù)收斂精度比傳統(tǒng)算法高,有效解決了因?yàn)槟P筒粶?zhǔn)確導(dǎo)致的濾波器發(fā)散問(wèn)題。SINS和雙目視覺(jué)里程計(jì)的數(shù)據(jù)更新周期
5、不同,雙目視覺(jué)里程計(jì)存在輸出延遲,這是導(dǎo)致兩個(gè)子系統(tǒng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)不同步的主要原因。對(duì)于數(shù)據(jù)更新周期不同問(wèn)題,本文使用多速率濾波器作為解決方案,以較小的SINS周期作為濾波周期,當(dāng)沒(méi)有視覺(jué)信息只進(jìn)行時(shí)間更新;當(dāng)有視覺(jué)信息時(shí)進(jìn)行量測(cè)更新和時(shí)間更新。仿真結(jié)果表明,多速率濾波器提高了濾波精度和數(shù)據(jù)的利用率。對(duì)于輸出延遲問(wèn)題,本文使用二階外推算法將滯后的視覺(jué)信息外推至濾波時(shí)刻,利用外推后的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波。仿真結(jié)果表明,二階外推算法有較高的精度,可以有效
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