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城市复杂环境下的北斗/惯性/视觉紧耦合自主定位方法

沈燕芬  贾俊  朱锋  张小红  
【摘要】:实时精准、连续无缝的自主定位是自动驾驶等智能载体安全行驶的基础。单一的导航卫星手段在城市复杂环境下存在信号遮挡、干扰等脆弱性问题,无法实现连续可用的高精度定位。采用多传感器的多源信息融合导航是解决城市复杂环境下连续自主定位的有效方案。本文集成北斗、惯性、视觉三类传感器,建立基于扩展卡尔曼滤波框架的紧耦合数学模型,实现三类传感器观测数据的深度融合,解决了单一传感器高精度自主定位所存在的不足。该紧耦合模型以惯导为主滤波器,以RTK定位的方式融入北斗观测信息,利用GPU加速的SIFT算子进行视觉特征点提取与匹配,并采用多状态约束的卡尔曼滤波(MSCKF)进行视觉信息融合。实测车载数据的处理与分析表明:本文提出的北斗/惯性/视觉紧耦合方法,能够显著提高复杂环境下的定位精度。在北斗卫星信号全部中断180s的情况下,惯性/视觉紧耦合的定位精度仍可以保持在4 m以内,而在卫星信号有部分遮挡的情况下(有观测卫星但可用卫星不足4颗),定位精度可以维持在分米级。北斗/惯性/视觉紧耦合大幅提升了复杂环境下高精度定位的可用性。

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