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基于点线的视觉惯性导航系统初始化方法被引量：1: 1; 作者吴建峰程向红《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期463-467,共5页; 视觉惯性导航系统在初始化阶段解算出系统初始位姿、惯性测量单元(IMU)零偏以及单目尺度因子,能极大程度上保证系统收敛。为解决视觉惯性导航系统在点特征缺失环境下初始化效果差甚至失败的问题,提出了一种基于点线的视觉惯性导航系统... 展开更多; 关键词视觉惯性导航系统线特征初始化; 在线阅读下载PDF 职称材料

视觉惯性导航系统初始化方法综述被引量：4: 2; 作者刘哲史殿习 +1 位作者杨绍武李睿豪《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期15-26,共12页; 视觉惯性导航系统通过初始化,对尺度信息、重力向量、速度、惯性传感器偏差等一系列状态估计所需参数进行快速求解,以提升系统后续导航定位与环境感知的准确性。根据传感信息耦合方式,视觉惯性导航系统初始化方法可以分为三类:联合初始... 展开更多; 关键词视觉惯性导航系统初始化传感融合惯性数据处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进IMU预积分的视觉惯性导航算法被引量：1: 3; 作者刘明梁凯《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2025年第1期37-41,46,共6页; 在视觉惯性同步定位与地图构建系统中,IMU的测量精度不足常常导致机器人的自主定位受限。针对此问题,提出了一种改进IMU预积分的算法。首先,采用四阶龙格-库塔法计算IMU预积分量;然后,将改进后的IMU预积分量与相机数据进行紧耦合融合,... 展开更多; 关键词视觉惯性导航系统惯性测量单元 IMU预积分定位精度; 在线阅读下载PDF 职称材料

针对视觉/惯导系统的异常数据检测算法研究被引量：1: 4; 作者姜海燕王立勇 +4 位作者苏清华王绅同张鹏博王弘轩谢敏《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第6期220-226,共7页; 视觉/惯导航系统(VINS)中传感器异常数据的故障检测(FD)方法对提高系统的定位性能和可靠性至关重要。然而,基于视觉/惯导航系统的异常数据检测与排除方法的研究相对较少。提出一种基于传感器测量残差的异常数据检测算法(VINS-ORFD),通... 展开更多; 关键词视觉/惯性导航系统传感器异常数据故障检测 VINS-ORFD; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种微型无人机单目视觉SVO/INS组合导航方法被引量：17: 5; 作者肖尧阮晓钢 +2 位作者朱晓庆董鹏飞魏若岩《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期211-219,共9页; 针对未知环境中微型无人机自主导航问题,提出一种单目视觉SVO/INS组合导航算法。使用半直接视觉里程计(SVO)作为视觉里程计前端,首先对SVO的初始化模块、关键帧选择及跟踪失败处理策略进行了重新设计,实现了SVO在摄像头前视场景中的应... 展开更多; 关键词组合导航视觉惯性导航系统视觉里程计微型无人机; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于点线的视觉惯性导航系统初始化方法被引量：1: 1; 作者吴建峰程向红; 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》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期463-467,共5页; 基金国家自然科学基金项目(6227021193)。; 文摘视觉惯性导航系统在初始化阶段解算出系统初始位姿、惯性测量单元(IMU)零偏以及单目尺度因子,能极大程度上保证系统收敛。为解决视觉惯性导航系统在点特征缺失环境下初始化效果差甚至失败的问题,提出了一种基于点线的视觉惯性导航系统初始化方法。首先,通过几何方法在滑动窗口内构造了一个基于点线的结构,该结构相比于点结构具有更丰富的先验信息;其次,使用从运动中恢复结构(Sf M)的方法,恢复点线结构的运动状态;最后,以松组合的形式对齐结构的运动状态以及IMU预积分结果,求解出IMU零偏、重力加速度、速度和尺度因子等初始量。实验结果表明:在点特征缺失的公共数据集上,相较于基于点特征的初始化方法,所提方法的均方根定位误差减少6%,初始误差显著降低,同时具有更好的建图结果。; 关键词视觉惯性导航系统线特征初始化; Keywords visual inertial navigation system line features initialization; 分类号 U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名视觉惯性导航系统初始化方法综述被引量：4: 2; 作者刘哲史殿习杨绍武李睿豪; 机构国防科技大学计算机学院军事科学院国防科技创新研究院; 出处《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期15-26,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(91948303,61903377)。; 文摘视觉惯性导航系统通过初始化,对尺度信息、重力向量、速度、惯性传感器偏差等一系列状态估计所需参数进行快速求解,以提升系统后续导航定位与环境感知的准确性。根据传感信息耦合方式,视觉惯性导航系统初始化方法可以分为三类:联合初始化、非联合初始化和半联合初始化。基于现有研究工作,从基础理论、发展与分类、现有方法、性能评估四个方面展开,对目前主流的初始化方法进行综述,并总结视觉惯性导航系统初始化领域未来的发展趋势,有利于对视觉惯性导航系统初始化方法形成总体性了解并把握其发展方向。; 关键词视觉惯性导航系统初始化传感融合惯性数据处理; Keywords visual-inertial navigation systems initialization sensor fusion inertial measurement processing; 分类号 TN18 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进IMU预积分的视觉惯性导航算法被引量：1: 3; 作者刘明梁凯; 机构云南民族大学电气信息工程学院云南民族大学云南省无人自主系统重点实验室; 出处《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2025年第1期37-41,46,共6页; 基金国家自然科学基金项目(52061042)。; 文摘在视觉惯性同步定位与地图构建系统中,IMU的测量精度不足常常导致机器人的自主定位受限。针对此问题,提出了一种改进IMU预积分的算法。首先,采用四阶龙格-库塔法计算IMU预积分量;然后,将改进后的IMU预积分量与相机数据进行紧耦合融合,并将优化后的状态变量残差纳入滑动窗口优化框架中,以实现更准确的定位功能;最后,通过Euroc数据集,将优化后的算法与VINS-Fusion以及VIORB算法进行对比,经实验在不同的快速运动场景中,优化后的算法的定位精度相较于VIORB提高了55.1%,VINS-Fusion提高了52.3%,验证了优化后的算法通过改进位姿测量估计值提高定位精度的可行性。; 关键词视觉惯性导航系统惯性测量单元 IMU预积分定位精度; Keywords visual-inertial navigation system inertial measurement unit IMU pre-integration positioning accuracy; 分类号 TH165 [机械工程—机械制造及自动化] TG659 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名针对视觉/惯导系统的异常数据检测算法研究被引量：1: 4; 作者姜海燕王立勇苏清华王绅同张鹏博王弘轩谢敏; 机构北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室; 出处《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第6期220-226,共7页; 基金国家自然科学基金项目(52175074) 基础加强计划基金项目(2021JCJQJJ0022)。; 文摘视觉/惯导航系统(VINS)中传感器异常数据的故障检测(FD)方法对提高系统的定位性能和可靠性至关重要。然而,基于视觉/惯导航系统的异常数据检测与排除方法的研究相对较少。提出一种基于传感器测量残差的异常数据检测算法(VINS-ORFD),通过对相机和IMU异常数据进行主动检测并过滤,提升系统可靠性。基于TUM数据集的测试结果表明,该算法不仅可以实现视觉和IMU传感器异常数据快速检测,还能提升至少22.66%的定位精度(RMSE)。; 关键词视觉/惯性导航系统传感器异常数据故障检测 VINS-ORFD; Keywords vision/inertial navigation system sensor anomaly data fault detection VINS-ORFD; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种微型无人机单目视觉SVO/INS组合导航方法被引量：17: 5; 作者肖尧阮晓钢朱晓庆董鹏飞魏若岩; 机构北京工业大学信息学部河北经贸大学信息技术学院; 出处《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期211-219,共9页; 基金国家自然科学基金项目(61773027) 北京市自然科学基金项目 +1 种基金北京市教育委员会科技计划重点项目(KZ201610005010); 文摘针对未知环境中微型无人机自主导航问题,提出一种单目视觉SVO/INS组合导航算法。使用半直接视觉里程计(SVO)作为视觉里程计前端,首先对SVO的初始化模块、关键帧选择及跟踪失败处理策略进行了重新设计,实现了SVO在摄像头前视场景中的应用。之后,设计了误差状态卡尔曼滤波器,基于惯性测量单元的测量值进行状态预测,采用SVO的估计结果作为观测值进行状态更新。使用EuRoc数据集对所提算法进行验证,结果表明所提算法可实现对无人机的位置、姿态和速度以及未知尺度、惯性测量单元零偏、重力方向的估计。导航时间3min位置估计误差为0.15m,俯仰和横滚角估计误差小于0.5°,航向角估计误差小于1.2°。所提方法具有计算量小、实时性好的优点,适用于机载计算资源有限的微型无人机导航。; 关键词组合导航视觉惯性导航系统视觉里程计微型无人机; Keywords integrated navigation visual-inertial navigation system visual odometry micro aerial vehicles; 分类号 U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 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	基于点线的视觉惯性导航系统初始化方法	吴建峰程向红	《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	视觉惯性导航系统初始化方法综述	刘哲史殿习杨绍武李睿豪	《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进IMU预积分的视觉惯性导航算法	刘明梁凯	《组合机床与自动化加工技术》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	针对视觉/惯导系统的异常数据检测算法研究	姜海燕王立勇苏清华王绅同张鹏博王弘轩谢敏	《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种微型无人机单目视觉SVO/INS组合导航方法	肖尧阮晓钢朱晓庆董鹏飞魏若岩	《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心	2019	17	在线阅读下载PDF 职称材料