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申请/专利权人：同济大学

摘要：本发明提供了一种室内室外穿越无人机的平顺定位方法及装置，涉及无人机定位技术领域。包括以下步骤：基于因子图优化框架，进行多源传感器信息融合；将多源传感器信息融合过程与VINS算法相结合，进行最大后验估计，获得基于GPS‑VINS因子图结构的因子图优化估计框架；将最大后验估计问题转化为稀疏线性优化问题，通过求解最大后验估计的优化问题，基于因子图优化估计框架，完成室内室外穿越无人机的平顺定位。本发明提出的GPS‑VINS算法在室内外组合空间中实现了一致统一的定位，实现了无人机的无缝室内外组合空间飞行。

主权项：1.一种室内室外穿越无人机的平顺定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于因子图优化框架，进行多源传感器信息融合；S2：将多源传感器信息融合过程与VINS算法相结合，进行最大后验估计，获得基于GPS-VINS因子图结构的因子图优化估计框架；所述GPS-VINS因子图结构为将GPS融合VINS算法，基于因子图优化框架将GPS、视觉、IMU、磁力计和气压计信息融合在一起；GPS-VINS因子图结构包括多种测量因子，多种测量因子包括：GPS因子、视觉因子、IMU因子、磁力计因子以及气压计因子；S3：将最大后验估计问题转化为稀疏线性优化问题，结合因子图优化估计框架，完成室内室外穿越无人机的平顺定位；所述步骤S3中，将最大后验估计问题转化为稀疏线性优化问题，结合因子图优化估计框架，完成室内室外穿越无人机的平顺定位，包括：S31：通过稀疏关系来识别GPS-VINS因子图结构中的所有测量因子和状态，获得因子化测量模型；S32：通过联合似然性分解多个因子，根据所述因子化测量模型将最大后验估计定义为测量值的负对数似然函数；S33：通过求解最大后验估计的优化问题，结合因子图优化的估计框架，完成室内室外穿越无人机的平顺定位；所述步骤S31中，所述GPS-VINS因子图结构的测量模式包括：VINS模式、GPS测试模式、GPS模式、GPS-VINS模式以及GPS有界游走模式；其中，所述VINS模式下，融合视觉信息和IMU信息；GPS测试模式下，GPS测量用于估计GPS坐标状态时使用；GPS模式下，完全依靠GPS的定位信息；GPS-VINS模式下，融合GPS和VINS的定位信息；GPS有界游走模式下，使用GPS随机游动因子和边界因子。

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