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题名复杂光强下无人机视觉惯性定位算法
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作者
王坤鹏
付世沫
魏媛媛
王耀力
常青
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机构
太原理工大学
太原供水设计研究院有限公司
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出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024年第11期18-25,共8页
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基金
国家自然科学基金(61828601)
山西省重点研发项目(201903D321003)
供水管道检漏感知技术研发项目(RH2000005391)。
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文摘
针对复杂光照条件下视觉惯性同步定位与地图构建(VIO-SLAM)算法易发生偏移以及跟踪失败等问题,提出了一种改进的VIO-SLAM算法。首先,所提PVIO-SLAM算法对图像进行照度判别,对不同照度分别进行自适应对数校正和对比度受限的直方图均衡化(CLAHE)处理;接着,采用提出的自适应加权融合策略对预处理后的图像进行融合,同时使用预积分缩小匹配范围加速特征点匹配,引入回环校验来提高算法的鲁棒性;最后,在公共数据集上进行实验,与原算法相比,未开启回环校验时所提算法均方根误差降低35.75%,开启后均方根误差进一步降低14.96%。实际场景下的实验结果表明,所提算法的运动轨迹与真实轨迹相吻合。综上所述,提出的算法有效提升了复杂光照条件下的VIO-SLAM的精度,具有较高的鲁棒性。
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关键词
无人机定位
复杂光照
图像预处理
IMU预积分
回环校验
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Keywords
UAV locating
complex lighting
image preprocessing
IMU pre-integration
loopback check
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分类号
V249.3
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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