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误差状态卡尔曼滤波的视觉惯性自适应融合定位方法研究被引量：2: 1; 作者王鹏王大为何晶晶《航空科学技术》 2024年第4期104-111,共8页; 头盔瞄准具(HMS)是近年来新一代战斗机飞行员的辅助瞄准设备,能够帮助飞行员增强战场态势感知能力,对敌方目标进行快速、精准打击。其能正常工作的关键是获取飞行员头部相对于运动飞机的姿态参数。本文结合头盔瞄准具这一应用场景研究... 展开更多; 关键词自适应误差状态卡尔曼滤波变分贝叶斯视觉惯性融合姿态测量; 在线阅读下载PDF 职称材料

复杂光照环境下的视觉惯性定位方法: 2; 作者程向红钟志伟 +2 位作者刘丰宇吴建峰吴昕怡《中国惯性技术学报》北大核心 2025年第3期229-238,共10页; 光流法假设条件严格,对光照条件、载体机动敏感。为了提高光流法特征跟踪和匹配的稳定性,提高视觉惯性定位精度,提出了一种基于精细预积分和自适应特征权重的视觉惯性定位方法。首先,在传统预积分模型的基础上,考虑惯性元件的比例因子... 展开更多; 关键词视觉/惯性光流跟踪自适应权重传感器融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

煤矿井下移动机器人多传感器自适应融合SLAM方法被引量：4: 3; 作者马艾强姚顽强《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第5期107-117,共11页; 基于同时定位与建图(SLAM)技术的移动机器人能够快速、准确、自动化地采集空间数据,进行空间智能感知和环境地图构建,是实现煤矿智能化和无人化的关键。针对目前煤矿井下多传感器融合SLAM方法存在机器人前端位姿估计退化失效和后端融合... 展开更多; 关键词煤矿井下移动机器人同时定位与建图激光雷达−视觉−惯性自适应融合图像增强位姿估计多传感器数据融合滑动窗口紧耦合优化 SLAM; 在线阅读下载PDF 职称材料

视觉惯性里程计异常视觉测量的检测与处理: 4; 作者朱涛马惠敏 +1 位作者柴后青张胜虎《太赫兹科学与电子信息学报》 2022年第10期1038-1045,共8页; 对于视觉惯性里程计(VIO),视觉遮挡、运动物体等复杂场景可能带来异常的视觉测量,导致系统定位精确度急剧下降。对此,提出了一种新的VIO异常视觉测量的检测和处理方法。通过选取检测指标、设置先验阈值和设计检测分类器,实现对异常视觉... 展开更多; 关键词视觉惯性里程计异常视觉测量多传感器融合自适应误差权重复杂场景; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于抗差估计的VIO/UWB自适应组合定位算法被引量：3: 5; 作者李雪强李建胜 +3 位作者王安成罗豪龙杨子迪李凯林《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期1083-1091,共9页; 在GNSS信号拒止的室内环境定位中,针对视觉惯性里程计(VIO)在长期运动或无回环等不利环境下产生误差累积偏移以及超宽带(UWB)受非视距影响定位精度难以保证的问题,提出了一种基于抗差估计的UWB辅助视觉惯性自适应组合定位算法。首先,构... 展开更多; 关键词视觉惯性里程计超宽带抗差自适应多传感器融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名误差状态卡尔曼滤波的视觉惯性自适应融合定位方法研究被引量：2: 1; 作者王鹏王大为何晶晶; 机构天津大学精密测试技术及仪器全国重点实验室航空工业洛阳电光设备研究所光电控制重点实验室; 出处《航空科学技术》 2024年第4期104-111,共8页; 基金航空科学基金(201951048002)。; 文摘头盔瞄准具(HMS)是近年来新一代战斗机飞行员的辅助瞄准设备,能够帮助飞行员增强战场态势感知能力,对敌方目标进行快速、精准打击。其能正常工作的关键是获取飞行员头部相对于运动飞机的姿态参数。本文结合头盔瞄准具这一应用场景研究了视觉组合姿态测量关键技术。视觉惯性组合定位能够实现目标位姿测量方法的优势互补,而由于标称噪声矩阵无法绝对准确预测,融合算法的鲁棒性、精度有待进一步提升。针对这一问题,本文提出一种误差状态卡尔曼滤波框架下基于变分贝叶斯推断的视觉惯性自适应融合方法。首先,对于过程噪声使用逆威沙特(Wishart)分布进行建模,之后通过引入隐变量分解一步预测协方差,并结合变分贝叶斯推断实现了对过程噪声协方差矩阵的在线估计。试验证明,在复杂运动及标称噪声协方差矩阵偏移较大的测量条件下,所提位姿测量算法具有较高的精度与鲁棒性,能够完成对靶标的快速、高精度跟踪。; 关键词自适应误差状态卡尔曼滤波变分贝叶斯视觉惯性融合姿态测量; Keywords adaptive Error-State Kalman filter(ESKF) Variational Bayesian(VB) vision inertia fusion attitude measuremen; 分类号 TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名复杂光照环境下的视觉惯性定位方法: 2; 作者程向红钟志伟刘丰宇吴建峰吴昕怡; 机构微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室东南大学仪器科学与工程学院; 出处《中国惯性技术学报》北大核心 2025年第3期229-238,共10页; 基金国家自然科学基金(62273091) 国网江苏省电力有限公司省管产业单位科技项目(JC2024074)。; 文摘光流法假设条件严格,对光照条件、载体机动敏感。为了提高光流法特征跟踪和匹配的稳定性,提高视觉惯性定位精度,提出了一种基于精细预积分和自适应特征权重的视觉惯性定位方法。首先,在传统预积分模型的基础上,考虑惯性元件的比例因子和非正交误差,通过精细预积分得到关键帧之间的位姿变化量;其次,用其辅助光流金字塔的跟踪迭代,减少匹配搜索时间并减少特征点误匹配概率。最后,基于特征匹配置信度的差异,利用所设计的特征权重在滑窗内自适应地融合多传感器信息。实验结果表明:在EuRoC数据集中,所提方法能够有效剔除特征错误匹配;在实际实验中,相较于R-VIO、MSCKF和VINS-Mono算法,所提方法的绝对轨迹均方根误差分别平均减小了68.39%、59.06%和29.89%,证明其在各种环境下均具有较强的鲁棒性。; 关键词视觉/惯性光流跟踪自适应权重传感器融合; Keywords visual/inertial optical flow tracking adaptive weight sensor fusion; 分类号 TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名煤矿井下移动机器人多传感器自适应融合SLAM方法被引量：4: 3; 作者马艾强姚顽强; 机构西安科技大学测绘科学与技术学院; 出处《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第5期107-117,共11页; 基金国家自然科学基金项目(42001417) 国土资源部煤炭资源勘查与综合利用重点实验室项目(KF2021-4)。; 文摘基于同时定位与建图(SLAM)技术的移动机器人能够快速、准确、自动化地采集空间数据,进行空间智能感知和环境地图构建,是实现煤矿智能化和无人化的关键。针对目前煤矿井下多传感器融合SLAM方法存在机器人前端位姿估计退化失效和后端融合精度不足的问题,提出了一种煤矿井下移动机器人激光雷达(LiDAR)−视觉−惯性(IMU)自适应融合SLAM方法。对LiDAR点云数据进行聚类分割,提取线面特征,利用IMU预积分状态进行畸变校正,采用基于自适应Gamma校正和对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)的图像增强算法处理低照度图像,再提取视觉点线特征。用IMU预积分状态为LiDAR特征匹配与视觉特征跟踪提供位姿初始值。根据LiDAR相邻帧的线面特征匹配得到移动机器人位姿,之后进行视觉点线特征跟踪,分别计算LiDAR、视觉、IMU位姿变化值,通过设定动态阈值来检测前端里程计的稳定性,自适应选取最优位姿。对不同传感器构建残差项,包括点云匹配残差、IMU预积分残差、视觉点线残差、边缘化残差。为了兼顾精度与实时性,基于滑动窗口实现激光点云特征、视觉特征、IMU测量的多源数据联合非线性优化,实现煤矿井下连续可用、精确可靠的SLAM。对图像增强前后效果进行试验验证,结果表明,基于自适应Gamma校正和CLAHE的图像增强算法能显著提升背光区和光照区的亮度和对比度,增加图像中的特征信息,大幅提升特征点提取数量和匹配质量,匹配成功率达90.7%。为验证所提方法的性能,在狭长走廊和煤矿巷道场景下进行试验验证,结果表明,所提方法在狭长走廊场景的定位均方根误差为0.15 m,构建的点云地图一致性较高;在煤矿巷道场景中的定位均方根误差为0.19 m,构建的点云地图可真实地反映煤矿井下环境。; 关键词煤矿井下移动机器人同时定位与建图激光雷达−视觉−惯性自适应融合图像增强位姿估计多传感器数据融合滑动窗口紧耦合优化 SLAM; Keywords mobile robots for underground coal mines simultaneous positioning and mapping LiDAR-visual-IMU adaptive fusion image enhancement pose estimation multi sensor data fusion sliding window tightly coupled optimization SLAM; 分类号 TD67 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名视觉惯性里程计异常视觉测量的检测与处理: 4; 作者朱涛马惠敏柴后青张胜虎; 机构清华大学电子工程系北京科技大学计算机与通信工程学院中国人民解放军; 出处《太赫兹科学与电子信息学报》 2022年第10期1038-1045,共8页; 基金国家重点研发计划资助项目(2016YFB0100901) 国家自然科学基金资助项目(61773231) 北京市科学技术资助项目(Z191100007419001)。; 文摘对于视觉惯性里程计(VIO),视觉遮挡、运动物体等复杂场景可能带来异常的视觉测量,导致系统定位精确度急剧下降。对此,提出了一种新的VIO异常视觉测量的检测和处理方法。通过选取检测指标、设置先验阈值和设计检测分类器,实现对异常视觉测量的检测与分类;提出多传感器融合策略和自适应误差加权算法,及时消除与实际运动不一致的异常视觉测量的影响;最后,将异常视觉测量检测和处理算法整合到基于关键帧的视觉惯性里程计(OKVIS)系统中,提出了视觉惯性里程计的异常检测和处理(EDS-VIO)系统框架。在复杂场景仿真数据集上的评测结果表明,EDS-VIO比OKVIS取得了更好的性能,定位误差均值从1.045 m下降到0.437 m。所提方法较好地提升了VIO在复杂场景中的定位精确度和鲁棒性。; 关键词视觉惯性里程计异常视觉测量多传感器融合自适应误差权重复杂场景; Keywords Visual-Inertial Odometry abnormal visual measurement multi-sensor fusion strategy adaptive error weighting complex scene; 分类号 TN914.42 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于抗差估计的VIO/UWB自适应组合定位算法被引量：3: 5; 作者李雪强李建胜王安成罗豪龙杨子迪李凯林; 机构信息工程大学地理空间信息学院 [; 出处《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期1083-1091,共9页; 基金国防科技重点实验室基金(6142403210201) 国家自然科学基金(42330113)。; 文摘在GNSS信号拒止的室内环境定位中,针对视觉惯性里程计(VIO)在长期运动或无回环等不利环境下产生误差累积偏移以及超宽带(UWB)受非视距影响定位精度难以保证的问题,提出了一种基于抗差估计的UWB辅助视觉惯性自适应组合定位算法。首先,构建UWB与VIO的优化框架,利用UWB定位结果对VIO进行全局约束。其次,在后端优化阶段加入抗差估计,实时调整传感器间的权重值,抑制UWB非视距的影响。最后,在EuRoc数据集和真实场景中进行了实验验证。真实场景实验结果表明,组合算法在非遮挡条件下定位精度相比于VINS_Mono提高75.05%,基于抗差估计的组合算法在遮挡条件下定位精度相比于不加抗差估计的组合算法提高37.53%。; 关键词视觉惯性里程计超宽带抗差自适应多传感器融合; Keywords visual-inertial odometry ultra-wideband robust adaptive multi-sensor fusion; 分类号 V249.328 [航空宇航科学与技术—飞行器设计] P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	误差状态卡尔曼滤波的视觉惯性自适应融合定位方法研究	王鹏王大为何晶晶	《航空科学技术》	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	复杂光照环境下的视觉惯性定位方法	程向红钟志伟刘丰宇吴建峰吴昕怡	《中国惯性技术学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	煤矿井下移动机器人多传感器自适应融合SLAM方法	马艾强姚顽强	《工矿自动化》 CSCD 北大核心	2024	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	视觉惯性里程计异常视觉测量的检测与处理	朱涛马惠敏柴后青张胜虎	《太赫兹科学与电子信息学报》	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于抗差估计的VIO/UWB自适应组合定位算法	李雪强李建胜王安成罗豪龙杨子迪李凯林	《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料