【摘 要】
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利用单目相机获取的地物特征辅助惯性导航系统解算,可有效减小单一惯导系统工作时引起的定位误差发散.结合定位精度和时效性对最优匹配滤波算法的要求,提出滑动窗口滤波(SWF)
【机 构】
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辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;
【基金项目】
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辽宁省自然基金资助计划项目(2019-MS-157);辽宁省高等学校创新人才支持计划项目(LR2018005);辽宁省教育厅高等学校基本科研项目(LJ2017FAL005);辽宁省“百千万人才工程”人选科技活动资助项目(辽百千万立项[2019]45号);城市空间信息工程北京市重点实验室经费资助项目(2018206)
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利用单目相机获取的地物特征辅助惯性导航系统解算,可有效减小单一惯导系统工作时引起的定位误差发散.结合定位精度和时效性对最优匹配滤波算法的要求,提出滑动窗口滤波(SWF)和多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)两种融合算法,并对视觉/惯性组合系统进行误差补偿,分析特征密度、特征跟踪长度和窗口大小对定位精度的影响,采用相同测试数据集分别对两种滤波方法进行对比实验.结果表明:1)在可见特征较多条件下,SWF和MSCKF算法定位结果精度均优于纯惯性系统(INS)解算精度;2) SWF算法解算精度高于MSCKF算法解算精度;3)相比于SWF算法,MSCKF算法对参数变化更敏感;特征数增多时,MSCKF算法定位精度提高、计算复杂度更低;4)适当改变特征跟踪长度和窗口取值,不同滤波融合方案解算结果精度可小幅提高.
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