融合车载传感数据的长距离相对定位

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月面巡视器的精准定位是巡视器安全移动和路径规划的前提和基础,也是确保巡视器逐步接近远距离科学目标、完成科学探测任务的基本保障。由于月面没有卫星导航系统,目前主要采用相对导航的方式实现月面定位。考虑到月面环境的特殊性,使得目前应用单一的相对定位手段难以满足定位要求:1)由于月面凹凸、斜坡较多,使得惯导定位会产生较大的累计误差,难以满足长距离定位要求;2)由于月面纹理单一、光照条件复杂,使得视觉定位时极易出现图像特征错配,容易发生局部定位偏差很大的情况。本文在分析多种相对定位手段的优劣性的基础上,对多种相对定位手段进行组合,通过多传感器融合算法充分发挥各种定位手段的优势,提升巡视器长距离导航定位的精度和可靠性,解决了模拟巡视器的长距离相对自主定位问题。具体研究内容如下:(1)设计了基于改进ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征及其结构约束的图像匹配方法,提高了匹配性能本文首先分析了三种主流的特征提取方法,综合它们之间的优、缺特性,提出了改进的ORB特征提取算子;然后采用图匹配的方式将相邻帧间的图像进行匹配,利用匹配好的特征点估计相机之间的运动轨迹;最后利用月球巡视模拟器拍摄的周围环境序列图像,对改进ORB特征提取算法与基于特征结构约束的图匹配方法进行了验证,证明了所述算法的有效性。(2)研究了基于ORB-SLAM(Oriented FAST and Rotated BRIEF-Simultaneous Localization and Mapping,ORB-SLAM)视觉定位框架及其在特征匹配、三维建图和连续定位中的应用,为多传感器融合定位算法的改进准备理论基础。本文针对连续行进中的巡视器定位问题,研究了相机成像参数模型、基于相邻帧特征匹配的运动估计方法和基于光束法平差的图优化定位解算模型,重点对基于非线性优化的高精度位姿解算图优化及闭环检测方法进行了分析和实验。(3)研究了多传感器联合的定位技术体系,提出了基于惯导和双目相机融合定位的技术方法,实现了远距离实时导航定位。针对单一传感器定位存在偏移误差大、易出错的问题,设计了基于ORB-SLAM框架的IMU(Inertial Measurement Unit)和双目视觉融合的导航定位算法,分别给出了惯导和双目视觉定位的数学模型及其组合求解方式,设计了组合求解算法。通过实验验证了该算法在复杂环境下的实用性和有效性,结果表明定位精度优于视觉SLAM算法。
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