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申请/专利权人:大连大学
摘要:本发明提出一种AGV视觉惯性融合定位算法,步骤包括:将扩展卡尔曼滤波EKF对陀螺仪、磁力计和编码器的测量结果进行数据融合得到的航向角估计值用于航位推算,提供AGV惯性定位结果;对相机到AprilTag标识的距离以及AGV运动速度进行模糊推算,获取标识权重,用于加权AprilTag标识进行视觉定位;通过标识权重均值计算融合系数,将航位推算提供的AGV惯性定位结果和AprilTag标识加权的视觉定位结果互补融合。能根据AGV运动速度和相机对各标识的识别距离计算标识权重和互补融合权重,加权计算AprilTag视觉定位结果,提高多标识定位精度,自适应调整互补融合权重,减小视觉定位引入的误差,提高AprilTag‑VIO的定位精度。
主权项:1.一种AGV视觉惯性融合定位算法,其特征步骤包括:将扩展卡尔曼滤波EKF对陀螺仪、磁力计和编码器的测量结果进行数据融合得到的航向角估计值用于航位推算,提供AGV惯性定位结果;对相机到AprilTag标识的距离以及AGV运动速度进行模糊推算,获取标识权重,用于加权AprilTag标识进行视觉定位;通过标识权重均值计算融合系数,将航位推算提供的AGV惯性定位结果和AprilTag标识加权的视觉定位结果互补融合。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 大连大学 一种AGV视觉惯性融合定位算法
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