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公开(公告)号：CN109443354A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811590654.9
申请日：2018-12-25
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及视觉-惯性紧耦合组合导航方法，具体是一种基于萤火虫群优化PF的视觉-惯性紧耦合组合导航方法。本发明改善了视觉-惯性紧耦合组合导航方法的实时性和导航精度。基于萤火虫群优化PF的视觉-惯性紧耦合组合导航方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤S1：在运载体上安装捷联惯导系统和双目视觉里程计；步骤S2：建立线性状态方程；建立非线性量测方程；步骤S3：利用基于萤火虫群优化的PF对视觉-惯性紧耦合组合导航系统进行非线性滤波，实现视觉-惯性紧耦合组合导航系统的数据融合；步骤S4：根据步骤S3的非线性滤波结果对捷联惯导系统的解算结果进行校正。本发明适用于视觉-惯性紧耦合组合导航。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109443355B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201811590667.6
申请日：2018-12-25
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及视觉‑惯性紧耦合组合导航方法，具体是一种基于自适应高斯PF的视觉‑惯性紧耦合组合导航方法。本发明改善了视觉‑惯性紧耦合组合导航方法的实时性和导航精度。基于自适应高斯PF的视觉‑惯性紧耦合组合导航方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤S1：在运载体上安装捷联惯导系统和双目视觉里程计；步骤S2：建立线性状态方程；建立非线性量测方程；步骤S3：采用自适应高斯PF对视觉‑惯性紧耦合组合导航系统进行非线性滤波，实现视觉‑惯性紧耦合组合导航系统的数据融合；步骤S4：根据步骤S3的非线性滤波结果对捷联惯导系统的解算结果进行校正。本发明适用于视觉‑惯性紧耦合组合导航。
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公开(公告)号：CN109443354B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201811590654.9
申请日：2018-12-25
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及视觉‑惯性紧耦合组合导航方法，具体是一种基于萤火虫群优化PF的视觉‑惯性紧耦合组合导航方法。本发明改善了视觉‑惯性紧耦合组合导航方法的实时性和导航精度。基于萤火虫群优化PF的视觉‑惯性紧耦合组合导航方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤S1：在运载体上安装捷联惯导系统和双目视觉里程计；步骤S2：建立线性状态方程；建立非线性量测方程；步骤S3：利用基于萤火虫群优化的PF对视觉‑惯性紧耦合组合导航系统进行非线性滤波，实现视觉‑惯性紧耦合组合导航系统的数据融合；步骤S4：根据步骤S3的非线性滤波结果对捷联惯导系统的解算结果进行校正。本发明适用于视觉‑惯性紧耦合组合导航。
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公开(公告)号：CN109443355A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811590667.6
申请日：2018-12-25
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及视觉-惯性紧耦合组合导航方法，具体是一种基于自适应高斯PF的视觉-惯性紧耦合组合导航方法。本发明改善了视觉-惯性紧耦合组合导航方法的实时性和导航精度。基于自适应高斯PF的视觉-惯性紧耦合组合导航方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤S1：在运载体上安装捷联惯导系统和双目视觉里程计；步骤S2：建立线性状态方程；建立非线性量测方程；步骤S3：采用自适应高斯PF对视觉-惯性紧耦合组合导航系统进行非线性滤波，实现视觉-惯性紧耦合组合导航系统的数据融合；步骤S4：根据步骤S3的非线性滤波结果对捷联惯导系统的解算结果进行校正。本发明适用于视觉-惯性紧耦合组合导航。
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公开(公告)号：CN109443353B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201811589653.2
申请日：2018-12-25
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及视觉‑惯性紧耦合组合导航方法，具体是一种基于模糊自适应ICKF的视觉‑惯性紧耦合组合导航方法。本发明改善了视觉‑惯性紧耦合组合导航方法的实时性和导航精度。基于模糊自适应ICKF的视觉‑惯性紧耦合组合导航方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤S1：在运载体上安装捷联惯导系统和双目视觉里程计；步骤S2：建立线性状态方程；建立非线性量测方程；步骤S3：采用线性KF算法进行时间更新；步骤S4：判断双目视觉里程计采集到的每帧图像是否为关键帧；步骤S5：根据量测更新结果对捷联惯导系统的解算结果进行校正。本发明适用于视觉‑惯性紧耦合组合导航。
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公开(公告)号：CN109443353A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811589653.2
申请日：2018-12-25
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及视觉-惯性紧耦合组合导航方法，具体是一种基于模糊自适应ICKF的视觉-惯性紧耦合组合导航方法。本发明改善了视觉-惯性紧耦合组合导航方法的实时性和导航精度。基于模糊自适应ICKF的视觉-惯性紧耦合组合导航方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤S1：在运载体上安装捷联惯导系统和双目视觉里程计；步骤S2：建立线性状态方程；建立非线性量测方程；步骤S3：采用线性KF算法进行时间更新；步骤S4：判断双目视觉里程计采集到的每帧图像是否为关键帧；步骤S5：根据量测更新结果对捷联惯导系统的解算结果进行校正。本发明适用于视觉-惯性紧耦合组合导航。
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