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题名面向降频感知平台的视觉-惯性-轮式里程估计算法
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作者
贾慎涵
谢心如
黄煌
王越
熊蓉
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机构
浙江大学
北京控制工程研究所
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出处
《载人航天》
CSCD
北大核心
2024年第5期676-683,共8页
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文摘
受地外能源稀缺性的影响,探测器通常降低传感器频率以限制功耗。针对降频传感里程估计系统中存在的惯性先验退化问题,进行了基于轮速观测的先验融合以及面向低速平台的视觉算法改进。基于相机频率降为1 Hz,惯性测量单元(IMU)频率降为4 Hz的探测器地面样机展开实验。为实现降频感知平台的高精度里程估计,提出一种基于多状态约束卡尔曼滤波(MSC⁃KF)的视觉-惯性-轮式多传感器融合算法,并通过相机外参在线标定算法实现探测器长时间运行中自动修正系统参数,最后使用零速检测和状态保持等方法进一步抑制机器人静止模式的状态退化。在公开数据集进行充分验证后,基于探测器地面样机在地外复杂环境模拟场地进行了实验,结果表明:可以实现1.2%以内的累计误差,在降频感知平台上实现了高于现有最优方法的里程估计精度,能有效应用于地外探测器的自主导航功能实现。
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关键词
里程估计
降频感知
多传感器融合
卡尔曼滤波
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Keywords
odometry estimation
down⁃frequency sensing
multi⁃sensor fusion
Kalman filtering
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分类号
V19
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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