基于RatSLAM的微慣性-視覺仿生導航算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、慣性/視覺組合導航由于具有良好的互補性和自主性，已成為導航技術領域的研究熱點。RatSLAM算法通過模擬嚙齒類動物大腦海馬區(qū)導航機制，實現實時定位，是當今較為實用的一種仿生導航算法。然而，該算法僅僅依賴視覺信息，在復雜的環(huán)境中存在可靠性低、導航精度不高等問題。本文在RatSLAM算法的基礎上增加慣性導航信息，研究了慣性/視覺仿生組合導航算法，構建了實驗系統并進行了車載實驗驗證。實測結果表明基于 RatSLAM的微慣性/視覺仿生導航算法相

2、對于純視覺算法具有環(huán)境適應性更強、精度更高等優(yōu)點。
　　論文的主要研究內容和創(chuàng)新工作如下：
　　1、建立了微慣性/視覺組合導航模型。從 MIMU基本原理和捷聯慣導解算兩個方面系統介紹了微慣性系統的理論基礎；從攝像機模型、視覺導航算法兩個方面說明了視覺系統。
　　2、設計了基于RatSALM的微慣性/視覺仿生導航算法。闡述了RatSALM仿生導航原理，對視覺RatSLAM仿生導航算法進行了實驗驗證，并簡要進行了算法性能分

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