文献类型：期刊文章

作　　者：多靖赟[1] 赵龙[2] 赵毅琳[2] 李俊韬[1]

Duo Jingyun;Zhao Long;Zhao Yilin;Li Juntao(Beijing Key Laboratory of Intelligent Logistics System,Beijing Wuzi University,Beijing 101149,China;Digital Navigation Center,Beihang University,Beijing 100191,China)

机构地区：[1]北京物资学院智能物流系统北京市重点实验室,北京101149 [2]北京航空航天大学数字导航中心,北京100191

出　　处：《电子测量与仪器学报》

基　　金：国家自然科学基金(42274037);航空科学基金(2022Z022051001);国家重点研发计划(2020YFB0505804);北京市教委科技计划重点项目(KZ202210037046);北京市通州区科技创新人才项目(JCQN2023030);北京物资学院青年科研基金(2022XJQN22)项目资助。

年　　份：2023

卷　　号：37

期　　号：12

起止页码：126-135

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2023_2024、EAPJ、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为降低动态环境对视觉/惯性导航系统定位精度与稳定性的影响,提出了一种动态特征剔除的视觉/惯性导航方法。该方法在视觉/惯性导航系统VINS框架基础上,以结构相似度作为成本量生成端到端网络,检测环境中的动态区域;通过特征光流矢量对已检测到的动态区域进行对称光流筛选,剔除该区域内的动态特征;融合视觉和惯性测量构造代价函数,通过非线性优化方法有效估计无人系统状态。实验结果表明,动态特征剔除后的视觉/惯性导航方法具有良好的定位精度和稳定性,其位置均方根误差在EuRoC公开数据集和实际场景采集数据上分别为0.081和1.982 m,仅为VINS的35.5%和24.9%。该方法可在复杂应用环境中提供精确的位置信息,且在低成本无人系统导航定位方面具有良好的实用价值。

关 键 词：视觉/惯性导航  动态特征剔除  结构相似度 端到端网络 对称光流  

分 类 号：TP242.6]