基于视觉/惯导的无人机组合导航算法研究

摘要：

目前视觉惯性组合导航系统多采用优化紧/松耦合以及滤波紧/松耦合算法,应用误差状态卡尔曼滤波能够将较低频率的视觉位姿信息提升到与惯性信息同步的频率;提出一种基于自适应卡尔曼滤波的视觉惯导组合导航算法,首先考虑到系统建模与传感器测量误差,采用自适应渐消卡尔曼滤波进行导航解算,通过实时计算遗忘因子,以调节历史数据的权重,可抑制建模误差,提高组合导航系统性能,然后针对视觉SLAM解算过程造成的视觉位姿信息滞后于惯导信息的问题,提出一种延时补偿方法;仿真实验表明,采用延时补偿的自适应渐消卡尔曼滤波算法能够有效抑制建模误差,并降低视觉位姿信息滞后带来的影响,提高无人机组合导航的解算精度,姿态、速度、位置解算精度分别达到5°、0.5m/s、0.4m以内.

关键词：SLAM、惯性导航、卡尔曼滤波、自适应卡尔曼滤波、补偿延时

所属期刊栏目：29

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：航空科学基金资助;陕西省飞行控制与仿真技术重点实验室资助项目

在线出版日期：2021-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：137-143,149