视觉-惯性导航定位技术研究进展

摘要：

视觉-惯性导航定位技术是一种利用视觉传感器和惯性传感器实现载体的自定位和周围环境感知的无源导航定位方式,可以在全球定位系统(global positioning system,GPS)拒止环境下实现载体6自由度位姿估计.视觉和低精度惯性传感器具有体积小和价格低的优势,得益于二者在导航定位任务中的互补特性,视觉-惯性导航系统(visual inertial navigation system,VINS)引起了极大关注,在移动端的虚拟现实(virtual reality,VR)、增强现实(augmented reality,AR)以及无人系统的自主导航任务中发挥了重要作用,具有重要的理论研究价值和实际应用需求.本文介绍视觉-惯性导航系统,总结概括该系统中初始化、视觉前端处理、状态估计、地图的构建与维护以及信息融合等关键技术的研究进展.对非理想环境下及基于学习方法的视觉-惯性导航定位算法等热点问题进行综述,总结用于算法评测的方法及标准数据集,阐述该技术在实际应用中所面临的主要问题,并针对这些问题对该领域未来的发展趋势进行展望.

关键词：视觉-惯性导航系统(VINS)、同步定位与建图(SLAM)、信息融合、状态估计、深度学习

所属期刊栏目：26

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61790565

在线出版日期：2021-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：1470-1482