GPS+BDS与UWB组合定位的Helmert方差分量估计方法

为了提高室内外过渡区定位精度,本文采用GPS+BDS与UWB组合定位,建立GPS+BDS与UWB组合定位模型,并针对GPS与BDS星座结构的不同,以及UWB与GNSS观测值残差差异较大的情况,采用Helmert方差分量估计法分别对GPS、BDS、UWB进行定权;最后通过动态室内外过渡区试验组合模型进行精度验证。结果表明,基于GNSS+UWB定位系统,采用Helmert方差分量方法,在东、北、天3个方向的定位精度均获得了显著提高,静态条件下提高幅度约为20%,动态条件下提高幅度约为10%。     

顾及图像亮度特征的自适应视觉SLAM定位方法

针对眩光/阴影等复杂光照干扰场景视觉定位鲁棒性较低的问题，该文提出一种顾及图像亮度特征的自适应视觉同时定位与地图构建(SLAM)定位方法。该方法基于ORB-SLAM2算法进行改进，通过在ORB-SLAM2前端利用图像平均亮度阈值法检测光照干扰图像，并对其进行饱和度增强，从而得到有利于ORB特征提取的图像。该文利用TUM数据集与KITTI数据集验证了所提方法的可靠性，并与原ORB-SLAM2和ORB-SLAM3算法进行了对比实验。实验结果表明，该文方法的定位精度优于其他两种算法，有效提升了复杂光照场景中视觉定位的鲁棒性。