共查询到20条相似文献,搜索用时 500 毫秒
1.
2.
3.
针对在星载GPS卫星定轨中由于卫星动力学模型误差和不可避免的观测异常严重影响定轨精度的问题,通过采用适当的自适应控制因子和应用抗差估计原理,构造自适应抗差扩展卡尔曼滤波(RAEKF)来实现星载GPS卫星定轨。实测计算表明,自适应抗差扩展卡尔曼滤波对观测误差和状态扰动有一定的抵制能力,与一般扩展卡尔曼滤波相比提高了精度,证明其理论的可行性。 相似文献
4.
5.
具备尺度恢复的单目视觉里程计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《测绘科学技术学报》2018,(5)
针对单目视觉存在尺度不确定性,无法准确估计移动机器人位姿的问题,提出一种具备尺度恢复的单目视觉里程计方法。通过建立局部地图解决基于参考帧/当前帧的位姿估计方式过分依赖参考帧的问题;为了提高位姿估计精度,在使用滑动窗口控制计算量的基础上建立位姿与地图3D点的图优化模型进行光束法平差;最后基于平面假设成立和相机高度已知的条件下,通过图像RoI区域的稠密匹配,建立非线性优化模型解得尺度因子,从而实现绝对尺度恢复。实验结果表明,该方法能稳定地进行位姿估计并且有效地解决了单目视觉存在的尺度不确定性问题,可用于真实三维场景中移动机器人的位姿估计。 相似文献
6.
7.
针对超宽带导航定位中量测信息异常误差和非线性滤波问题,该文提出了一种基于自适应抗差卡尔曼滤波-无迹卡尔曼滤波(KF-UKF)的超宽带导航定位算法。该算法首先利用卡尔曼滤波计算预测状态向量及其协方差矩阵,利用无迹卡尔曼滤波进行量测更新;然后利用先验阈值和预测残差构建量测噪声的抗差协方差矩阵,以减少量测信息异常误差的影响,同时利用自适应因子对算法进行调节和修正。结果表明,该算法能有效地抑制并消除超宽带测距中量测信息异常误差的影响,能有效地处理状态模型误差的影响,提高超宽带导航定位的精度和稳定性,同时拥有比无迹卡尔曼滤波算法更高的计算效率。 相似文献
8.
基于ICCP算法的重力辅助惯性导航 总被引:7,自引:0,他引:7
迭代最近等值线算法(ICCP)是一种重要的匹配导航算法,文中首先介绍ICCP算法的基本原理,随后在0.2′×0.2′重力异常数据库的基础上,利用ICCP算法进行仿真计算得到最佳匹配位置。最后为了验证匹配位置是否可用于修正惯导误差,提出将匹配位置误差作为观测量,用卡尔曼滤波对惯导系统误差进行最优估计。由最后的仿真结果可以看出,ICCP算法可有效抑制惯导纬度误差的增长,且最大纬度误差不超过2,′以匹配位置误差作为观测量可以用来估计惯导方位误差角。 相似文献
9.
《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(2)
地磁异常数据可以为水下潜器提供高隐蔽性的外部辅助信息,修正由惯性导航产生的累积误差。滤波匹配算法作为地磁辅助惯性导航中的核心技术,能够有效削弱地磁观测噪声不确定的影响。基于航迹仿真数据,将全球地磁异常格网数据作为基准图,提出使用量测残差自适应估计观测噪声方差的地磁异常并行扩展卡尔曼滤波匹配算法。通过建立一组基于地磁异常观测量的并行滤波器,结合最优滤波器选取准则来提高算法的可用性和鲁棒性。选取地磁特征分布不同的中国南海海域进行仿真匹配实验,结果表明,该算法能够有效降低纯惯性导航经纬向的匹配误差。仿真条件下,在地磁特征变化明显的区域,地磁辅助惯性导航系统的精度在纬度方向上提高至0.751 53 n mile,在经度方向上提高至0.778 45 n mile。 相似文献
10.
视觉惯性里程计(VIO)和伪卫星已经广泛应用于室内环境定位中,但在实际应用中,二者各自都有明显的缺陷。视觉里程计依赖于实际场景,在景深变化明显和光照不均匀的环境下会产生粗差,而且误差会不可避免地随着时间累积,但是在相邻帧间能保证相对高精度的位姿测量。由于受到室内多径的影响,伪卫星室内定位的精度和可靠性很难保证。为增加室内定位的可靠性和稳定性,基于抗差LM非线性优化理论,本文主要研究利用视觉惯性里程计的相邻帧间高精度位姿测量和伪卫星融合的室内高精度定位技术。该算法不仅可以抵抗粗差,而且可以减弱不同传感器间权重设置不合理带来的影响。最后使用在室内环境下搭建的高精度动态捕捉设备对组合定位方法进行实验验证。试验结果表明,该方法不依赖回环即可消除视觉惯性里程计的累积误差,有效提高室内定位精度及可靠性。利用改进的LM算法融合后场景1和场景2,相对于VIO单独定位精度分别提高了59.0%和77.5%。 相似文献
11.
在全自主运动控制的移动机器人系统中,自身位姿的估计和校正对于移动机器人的运动至关重要。卡尔曼滤波是解决移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)常用方法。相较于卡尔曼滤波,无迹卡尔曼滤波(UKF)无须对复杂的非线性函数进行雅可比矩阵运算。本文基于无迹卡尔曼滤波,根据先验协方差的平方根选择sigma点,计算协方差以及加权均值。用四元数表示姿态,将四元数矢量转换为旋转空间进行矩阵运算,在此基础上设计了一种位姿估计算法——基于四元数平方根的无迹卡尔曼滤波(QSR-UKF)算法。试验将EKF、QSR-UKF、SR-UKFEKF 3种算法的位姿估计结果进行仿真分析,并通过相关定量指标进行了描述,验证了本文算法的有效性。 相似文献
12.
利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位,而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施,因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题,本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法,并开发了地磁室内导航系统,以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型,建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内,产生的平均定位误差为1.13 m,最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%;与单一地磁指纹匹配算法相比,定位精度提高了57%。试验证明,本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。 相似文献
13.
Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法,在守时实验室具有重要实用价值。由于原子钟状态模型误差估计存在偏差,Kalman滤波时间尺度算法中状态估计可能出现相应异常扰动,应当对状态模型误差进行实时控制。对此,引入基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法。对状态预测协方差矩阵引入渐消因子,利用统计量实时计算渐消因子的量值,控制状态预测协方差阵的增长,降低了原子钟状态估计的扰动。实验结果表明,相比于标准Kalman滤波时间尺度算法和基于预测残差构造自适应因子的Kalman滤波算法,基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法能够提高原子钟状态估计的准确度,改进时间尺度的稳定度。 相似文献
14.
15.
针对复杂环境下运动机器人自主运行的任务要求,提出了一种采用图像特征匹配技术的视觉SlAM算法。相比于传统滤波器方法在机器人长时间运动过程中产生的误差积累,采用了基于图优化的SlAM方法,本文算法分为两个部分:前端和后端。前端负责处理图像数据提取机器人位姿几何关系,首先提取彩色RGB图像的特征点,创建特征点的高维特征描述子,建立特征点的位置对应关系;后端负责表达各时刻机器人的位姿并最大化地消除轨迹漂移问题,根据前端处理所产生的信息,构建一个代表机器人几何位置关系及其不确定性的关系图,通过对图的优化将测量轨迹最大化地逼近真实轨迹,最后生成稀疏点云地图和高精度的机器人运行轨迹。试验表明本文所提出的方法实用性强,具有较高的鲁棒性。 相似文献
16.
在无GPS信号的受限环境中,基于序列立体影像的运动平台视觉定位精度较高,能够改正航迹推算方法的误差累积,但在纹理贫乏或光照不足的环境下容易定位失败。为提高受限环境下运动平台定位的精度与稳健性,提出一种基于联邦滤波的立体相机、惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)及里程计组合导航方法。该方法在联邦滤波中利用IMU分别同里程计与立体相机构成子滤波器,有效避免立体视觉定位失效而导致的系统定位失败,提高了定位稳健性。地下巷道实验结果证明,所提方法能有效提高运动平台导航定位的精度,并且在立体视觉定位失效的情况下仍能实现连续定位。 相似文献
17.
惯性导航系统可以短期内提供连续的高精度信息,但是误差会随时间增大,不能长期独立工作。而在大型仓库、地下停车场等室内卫星信号薄弱的场景中,传统的惯导+卫星组合方法也不再适用。针对该问题,本文提出了一种视觉与惯导组合定位的方法。本文研究的惯导+视觉组合的定位方法中,采用基于合作目标的单目视觉定位方法对惯导误差进行修正。对于惯导误差的修正方法,本文利用视觉定位的位姿信息建立量测方程,进行卡尔曼滤波,并选取合适的试验设备,通过实际试验对比验证了该算法对惯导系统误差的修正具有良好的效果。 相似文献
18.
激光SLAM移动机器人室内定位研究 总被引:3,自引:1,他引:2
针对目前室内移动导航定位精度低和累积误差大的问题,提出了一种激光雷达(LiDAR)和惯性测量单元(IMU)相融合的导航定位系统。首先,该方法是从LiDAR扫描测量中提取环境特征和构建地图,然后,由IMU采集的姿态信息通过卡尔曼滤波,补偿由于LiDAR扫描引起的位置和姿态输出的误差,以提高机器人移动的定位精度。试验结果表明,该方法可以提高室内移动机器人定位和构建地图的精度和稳健性。 相似文献
19.
20.
高分辨率数据中云高度的差异性突显,特别是边缘处高度在云阴影识别和地表辐射估算等方面成为需要考虑的重要因素。热红外数据获取云高度分辨率较低、缺乏细部差异性特征,为解决这一问题,首先将对应的热红外和可见光数据进行特征点配准,再将基于热红外数据计算的云高度重采样至高分辨率,然后以基于欧式距离变换的围线搜索方法及距离加权将热红外云边缘高度匹配至对应的可见光图像,最后根据云阴影的相似度匹配方法确定真实云高度。结果表明,算法在遵循热红外云高信息分布变化规律的同时,可以得到较准确的高分辨率云边缘高度,一定程度上解决了热红外技术获取云高在分辨率上的局限,扩展了其在云高反演方面的作用。 相似文献