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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明涉及一种本发明涉及一种基于单目相机IMUDVL紧耦合的无人船导航与定位方法，采用紧耦合的方式将单目相机、IMU与DVL进行有机融合，通过IMUDVL预积分、联合初始化有效保证多传感器之间信息的统一性且更好地恢复单目相机的尺度，采用基于滑动窗口的非线性优化获得更加准确的位姿估计，在有效降低了无人船近岸顺利自主作业的导航误差的基础上，提高了导航定位精度。
主权项：1.一种基于单目相机IMUDVL紧耦合的无人船导航与定位方法，其特征在于步骤如下：步骤1：无人船在岸边作业时，启动安装于无人船上的单目相机、IMU和DVL；所述的单目相机负责采集单目视觉图像，所述的IMU负责获取陀螺仪和加速度计的信息，所述的DVL负责采集速度信息；对三种传感器的原始信息进行测量预处理操作，即对视觉部分进行特征提取与匹配，对惯性部分进行IMUDVL预积分，以更好地进行联合初始化；步骤2：对单目相机、IMU和DVL原始信息预处理结束后，进行传感器间的联合初始化；将IMUDVL预积分的数据与通过纯视觉SFM过程得到的视觉信息初始化结果对齐，进行单目视觉惯性DVL联合初始化，以恢复最初几帧优化变量的初始值，包括尺度、陀螺仪零偏、速度、重力矢量，并将这些初始值提供至后续的非线性优化；步骤3：完成联合初始化工作后，进入紧耦合的非线性优化过程，该过程利用滑动窗口节省空间；在窗口滑动过程中，紧密融合IMUDVL测量值与视觉特征观测值，构建联合优化模型，对固定数量的状态变量进行高精度的位姿估计，并采用边缘化方案降低优化计算复杂度；紧接着，利用回环检测建立当前帧与回环候选帧之间的特征联系并考虑进非线性优化，以最小的计算量完成对路标点位姿的校正更新，实现重定位，得到更为准确的位姿信息；步骤4：重定位结束后，利用四自由度进行全局位姿图优化，所述的四自由度包括x,y,z轴上的相对位移和偏航角；利用顺序边和回环边更新数据库中所有关键帧的位姿信息，消除非线性优化、回环检测及重定位引入的累积误差，得到更接近实际的路标点位姿信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于单目相机/IMU/DVL紧耦合的无人船导航与定位方法
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