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一种基于多状态颜色一致性约束的激光-惯性-视觉里程计: 1; 作者刘春明于光远 +3 位作者李琮施鹏程孙世颖徐勇军《电讯技术》北大核心 2025年第1期119-126,共8页; 基于视觉、激光等单一传感器的定位方法难以适应多样化的环境,围绕激光雷达、惯性测量单元和相机3种模态的传感器信息源,针对激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)与视觉测量没有充分关联的问题,提出了一种基于多状态颜色一致... 展开更多; 关键词多传感器融合定位状态估计视觉-惯性里程计激光-惯性里程计; 在线阅读下载PDF 职称材料

轻量的增强型激光雷达-惯性-视觉里程计系统: 2; 作者杨颜光钱建国 +2 位作者于斌郭洁焦扬《测绘通报》北大核心 2025年第9期78-83,104,共7页; 激光-惯性-视觉里程计(LIVO)在移动机器人和自动驾驶等领域展现出广泛的应用潜力。本文基于FAST-LIVO提出了一种轻量的增强型激光雷达-惯性-视觉里程计系统——LITE-LIVO。该系统通过集成激光雷达、惯性测量单元(IMU)和视觉传感器,实现... 展开更多; 关键词激光-惯性-视觉里程计深度学习光流跟踪卡尔曼滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双目视觉-惯性导航的轻型无人机导航算法被引量：8: 3; 作者刘全攀王正杰王寰《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第S02期241-248,共8页; 由于战场环境的复杂性,轻型无人机在全球导航卫星系统(GNSS)信号拒止环境中的导航算法显得至关重要。提出一种基于非线性优化的双目视觉-惯性导航(简称视觉-惯导)里程计,使轻型无人机在续航能力和机载计算能力有限的情况下,能够在GNSS... 展开更多; 关键词轻型无人机双目视觉视觉-惯性导航里程计惯性测量单元; 在线阅读下载PDF 职称材料

智能割草机RTK-VIO融合定位算法: 4; 作者李嘉诚冀杰 +2 位作者王世霁赵立军任玥《西南大学学报(自然科学版)》 2025年第11期152-162,共11页; 智能割草机作业过程振动噪声大、缺乏闭环路径,且作业环境图像纹理高度重复,导致单一的视觉-惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)方法易出现定位漂移甚至丢失的情况。针对此问题提出一种融合实时动态定位(Real-Time Kinematic,RTK... 展开更多; 关键词智能割草机融合定位实时动态定位视觉-惯性里程计; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于相机状态方程多模增广的改进MSCKF算法被引量：5: 5; 作者齐乃新张胜修 +2 位作者杨小冈李传祥曹立佳《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期89-98,共10页; 针对基于多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)的视觉-惯性里程计算法中相机状态方程增广过程的误差累积问题,提出了一种相机状态方程多模增广方法。该方法首先对视觉特征跟踪状态的稳定性进行判断,然后自动地选择基于视觉图像信息优化求解相机... 展开更多; 关键词视觉-惯性里程计多状态约束扩展卡尔曼滤波器视觉里程计位姿图优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于多状态颜色一致性约束的激光-惯性-视觉里程计: 1; 作者刘春明于光远李琮施鹏程孙世颖徐勇军; 机构国网山东省电力公司济南供电公司多模态人工智能系统全国重点实验室重庆邮电大学通信与信息工程学院; 出处《电讯技术》北大核心 2025年第1期119-126,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(62203438) 国网山东省电力公司科技项目(52060122000P)。; 文摘基于视觉、激光等单一传感器的定位方法难以适应多样化的环境,围绕激光雷达、惯性测量单元和相机3种模态的传感器信息源,针对激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)与视觉测量没有充分关联的问题,提出了一种基于多状态颜色一致性约束的激光雷达-惯性-视觉里程计方法,以提高系统的鲁棒性和定位精度。该方法紧耦合了激光雷达-惯性里程计(LiDAR-Inertial Odometry,LIO)和视觉-惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)两个子系统,并定义了带有颜色信息的全局地图表示形式。LIO子系统中点云经过运动补偿后,直接用于构建点到面的残差。VIO子系统利用全局地图中点的深度信息,根据滑动窗口中多个相机状态观测到同一地图点颜色的一致性,构建光度误差约束,并通过不变扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)状态估计器进行系统状态更新。在南洋理工大学发布的公共数据集上进行了实验,所提方法在该数据集不同序列上的绝对轨迹误差平均值为0.402 m。; 关键词多传感器融合定位状态估计视觉-惯性里程计激光-惯性里程计; Keywords multi-sensor fusion localization state estimation LiDAR-inertial odometry(LIO) visual-inertial odometry(VIO); 分类号 TN966 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名轻量的增强型激光雷达-惯性-视觉里程计系统: 2; 作者杨颜光钱建国于斌郭洁焦扬; 机构辽宁工程技术大学扎赉诺尔煤业有限责任公司; 出处《测绘通报》北大核心 2025年第9期78-83,104,共7页; 文摘激光-惯性-视觉里程计(LIVO)在移动机器人和自动驾驶等领域展现出广泛的应用潜力。本文基于FAST-LIVO提出了一种轻量的增强型激光雷达-惯性-视觉里程计系统——LITE-LIVO。该系统通过集成激光雷达、惯性测量单元(IMU)和视觉传感器,实现高效且实时的姿态估计与高精度地图构建;为提高系统在动态光照条件下的稳健性,引入一种基于深度学习的特征点提取方法和稀疏光流跟踪方法,并通过构建视觉观测残差,在卡尔曼滤波中融合视觉与激光雷达信息;此外,设计了紧耦合的视觉-惯性里程计(VIO)子系统,从激光雷达点云中筛选高质量视觉特征,同时更有效地管理视觉地图。试验结果表明,LITE-LIVO在多个公开数据集和实际场景中均表现出色,尤其在处理复杂环境和退化场景时展现了显著的优势。本文为激光-惯性-视觉里程计的发展提供了新的思路和方法,提高了多源数据融合的定位精度,增加了移动机器人的应用场景。; 关键词激光-惯性-视觉里程计深度学习光流跟踪卡尔曼滤波; Keywords LiDAR-inertial-visual odometry deep learning optical flow tracking Kalman filter; 分类号 P237 [天文地球—摄影测量与遥感]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双目视觉-惯性导航的轻型无人机导航算法被引量：8: 3; 作者刘全攀王正杰王寰; 机构北京理工大学机电学院; 出处《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第S02期241-248,共8页; 文摘由于战场环境的复杂性,轻型无人机在全球导航卫星系统(GNSS)信号拒止环境中的导航算法显得至关重要。提出一种基于非线性优化的双目视觉-惯性导航(简称视觉-惯导)里程计,使轻型无人机在续航能力和机载计算能力有限的情况下,能够在GNSS信号拒止的未知室内或者室外环境中展现出快速、自主、灵巧的飞行。该算法由惯性测量单元(IMU)的预积分开始,其中IMU的测量值通过预积分在多个图像帧之间累积。在初始化过程中,采用基于特征的多视图几何(MVG)理论,对初始速度、重力方向和陀螺仪偏差进行估计。在视觉-惯导联合初始化收敛后,将IMU测量值与双目视觉观测值融合,得到高精度的立体视觉-惯导里程计。新方法在EuRoC数据集上得到了验证,实验结果表明,在具有挑战性的环境中,所提算法具有更高的精度和鲁棒性。; 关键词轻型无人机双目视觉视觉-惯性导航里程计惯性测量单元; Keywords light unmanned aerial vehicle binocular vision visual-inertial navigation odometer inertial measurement unit; 分类号 V249.328 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名智能割草机RTK-VIO融合定位算法: 4; 作者李嘉诚冀杰王世霁赵立军任玥; 机构西南大学工程技术学院; 出处《西南大学学报(自然科学版)》 2025年第11期152-162,共11页; 基金重庆市科学技术局农业农村领域重点研发项目(cstc2021jscx-gksbX0003) 智能农业动力装备全国重点实验室开放课题(SKLIAPE2023013)。; 文摘智能割草机作业过程振动噪声大、缺乏闭环路径,且作业环境图像纹理高度重复,导致单一的视觉-惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)方法易出现定位漂移甚至丢失的情况。针对此问题提出一种融合实时动态定位(Real-Time Kinematic,RTK)和VIO的紧耦合定位方法,通过构建RTK残差项的计算方法和RTK-VIO联合初始化方法,在低频、高精度工况下实现RTK定位与VIO定位的紧耦合,同时保证系统运行的实时性。以智能割草机为研究对象,搭载频率为1 Hz的RTK接收机、每秒15帧的双目视觉传感器以及频率为200 Hz的IMU(Inertial Measurement Unit)传感器,并在简单、一般、困难3种不同难度工况的作业路径中进行实地实验验证。实验结果表明:融合定位方法优于单一的VIO定位方法,其绝对位姿误差均值分别降低了0.288 m、1.015 m、0.128 m,均方根误差分别降低了0.221 m、0.926 m、0.137 m,且在实时性方面引入的额外处理延迟小于10 ms。; 关键词智能割草机融合定位实时动态定位视觉-惯性里程计; Keywords intelligent lawn mower integrated localization real-time kinematic visual-inertial odometry; 分类号 TP242.6 [自动化与计算机技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于相机状态方程多模增广的改进MSCKF算法被引量：5: 5; 作者齐乃新张胜修杨小冈李传祥曹立佳; 机构火箭军工程大学导弹工程学院四川轻化工大学自动化与信息工程学院; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期89-98,共10页; 基金国家自然科学基金(61773389,61806209) 四川省重大科技专项(19ZDZX0037)资助; 文摘针对基于多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)的视觉-惯性里程计算法中相机状态方程增广过程的误差累积问题,提出了一种相机状态方程多模增广方法。该方法首先对视觉特征跟踪状态的稳定性进行判断,然后自动地选择基于视觉图像信息优化求解相机相对位姿参数或基于惯性传感器(IMU)状态递推结果联合相机外参初始化新图像帧相机位姿参数两种途径增广相机的状态方程,解决特征跟踪状态稳定情况下IMU误差的累积问题。实验部分通过EuRoC数据和实际应用数据对算法的性能进行了验证分析,结果表明,改进后的MSCKF算法能够在特征跟踪稳定状态下有效避免IMU误差的累积,进一步融合视觉与惯性系统之间的互补优势,提高载体的定位定向精度和稳定性。; 关键词视觉-惯性里程计多状态约束扩展卡尔曼滤波器视觉里程计位姿图优化; Keywords visual-inertial odometry multi-state constraint EKF visual odometry pose graph optimization; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TH76 [机械工程—精密仪器及机械]; 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	一种基于多状态颜色一致性约束的激光-惯性-视觉里程计	刘春明于光远李琮施鹏程孙世颖徐勇军	《电讯技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	轻量的增强型激光雷达-惯性-视觉里程计系统	杨颜光钱建国于斌郭洁焦扬	《测绘通报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于双目视觉-惯性导航的轻型无人机导航算法	刘全攀王正杰王寰	《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	智能割草机RTK-VIO融合定位算法	李嘉诚冀杰王世霁赵立军任玥	《西南大学学报(自然科学版)》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于相机状态方程多模增广的改进MSCKF算法	齐乃新张胜修杨小冈李传祥曹立佳	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	5	在线阅读下载PDF 职称材料