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基于约束卡尔曼滤波器预测的视觉跟踪研究 被引量：6
1
作者 席文明 罗翔 朱剑英 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期540-543,共4页
视觉伺服主要是对物体图像的某个特征区域进行处理 ,而不是对整个物体的图像进行处理 ,这样可以减小图像处理的区域 ,提高伺服系统实时性。为了达到这一目标 ,文中利用推导出的方程作为约束条件 ,建立约束卡尔曼滤波器 ,该滤波器在系统... 视觉伺服主要是对物体图像的某个特征区域进行处理 ,而不是对整个物体的图像进行处理 ,这样可以减小图像处理的区域 ,提高伺服系统实时性。为了达到这一目标 ,文中利用推导出的方程作为约束条件 ,建立约束卡尔曼滤波器 ,该滤波器在系统中作为预测器使用 ,利用它对跟踪的特征点下一位置进行预测 ,与普通卡尔曼滤波器相比较 ,这一预测精度有了很大的提高 ,这样就可以缩小图像处理的窗口。文中还利用视觉雅可比映射矩阵 ,求出了视觉空间到任务空间的伺服控制方程 ,利用这一方程可以控制机器人的运动 ,完成特征点的跟踪。从仿真结果来看 ,使用这些方法减小了图像处理的区域 ,提高了图像处理的速度和系统的实时性。 展开更多
关键词 约束卡尔曼滤波器 视觉跟踪 视觉雅可比矩阵 预测 图像处理
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基于测距信息辅助深度优化的低空飞行器单目视觉惯性里程计
2
作者 朱倩倩 张迪 +4 位作者 赖际舟 王大元 吕品 袁诚 雍成优 《导航定位与授时》 CSCD 2024年第6期100-112,共13页
在卫星拒止的未知场景中,视觉惯性融合技术可作为卫星的有效替代,为飞行器提供准确的导航信息。然而在低空场景中,传统视觉惯性里程计(VIO)方案存在尺度估计不准确、容易发散及精度较低等问题。针对上述问题,提出了一种由激光测距仪/气... 在卫星拒止的未知场景中,视觉惯性融合技术可作为卫星的有效替代,为飞行器提供准确的导航信息。然而在低空场景中,传统视觉惯性里程计(VIO)方案存在尺度估计不准确、容易发散及精度较低等问题。针对上述问题,提出了一种由激光测距仪/气压高度计辅助深度优化的低空飞行器单目VIO方案,以改善尺度恢复的准确性。首先,设计了基于基线约束及参考高度的鲁棒深度估计初始化方法,通过约束基线长度以提高三角化的准确性,并构建了由参考高度辅助的初始深度筛选机制以实现对深度结果的优选。随后,提出了一种基于机动状态和平面假设的深度自适应填充策略,旨在抑制尺度缺失引发的定位发散问题。最后,基于多状态约束卡尔曼滤波器(MSCKF),融合惯性以及被测距信息修正的视觉信息对飞行器位姿进行更新。为验证所提方法,构建了搭载视觉/惯性/测距传感器的无人机试验平台,并在低空场景下开展试验验证。结果表明,与传统算法相比,所提方法定位精度平均提升61%。 展开更多
关键词 视觉惯性里程计 多状态约束卡尔曼滤波器 低空飞行器 尺度恢复 测距传感器
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面向室内场景的改进MSCKF视觉-惯性里程计算法
3
作者 邹珺婧 孙骞 +2 位作者 刘瓦 许自强 陈浩 《无人系统技术》 2024年第3期54-66,共13页
搭载高帧率传感器的载体在室内快速运动时,其使用的视觉惯性里程计(VIO)算法存在计算负载高和定位精度下降等问题。针对此问题提出一种面向室内场景的改进多状态约束卡尔曼滤波器的VIO算法。首先,基于梯度和特征值对特征点检测结果进行... 搭载高帧率传感器的载体在室内快速运动时,其使用的视觉惯性里程计(VIO)算法存在计算负载高和定位精度下降等问题。针对此问题提出一种面向室内场景的改进多状态约束卡尔曼滤波器的VIO算法。首先,基于梯度和特征值对特征点检测结果进行约束,提高特征点的提取质量进而提升算法的位姿估计精度;然后,使用一维逆深度参数化地图点进行状态增广,降低算法的计算复杂度以提高系统处理速度;最后,分别在公开数据集EuRoC与真实场景下进行了实验,从算法的轨迹估计精度、处理时间以及CPU使用占比率方面对所提算法进行了全面评估。实验结果表明,相较于S-MSCKF、VINS-Mono和PL-VIO三种主流VIO方法,所提算法的定位精度至少提升了19.18%,在确保精度的同时拥有较低的处理时间和CPU占有率,保证了系统的实时性。 展开更多
关键词 多状态约束卡尔曼滤波器 单目视觉惯性里程计 室内快速运动环境定位 传感器帧率 一维逆深度参数化 计算复杂度
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基于多状态卡尔曼滤波的双目视觉导航设计 被引量：2
4
作者 赵中堂 吴庆涛 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2020年第6期169-173,共5页
提出了一种改进的多状态约束卡尔曼滤波器(IMSCKF)双目视觉惯性导航算法。该算法在初始阶段采用Sigma滤波器和三焦点张量约束快速完成初始化,产生的状态向量与MSCKF一致,可以实现初始化和后续导航之间的无缝过渡,提高了系统状态估计的... 提出了一种改进的多状态约束卡尔曼滤波器(IMSCKF)双目视觉惯性导航算法。该算法在初始阶段采用Sigma滤波器和三焦点张量约束快速完成初始化,产生的状态向量与MSCKF一致,可以实现初始化和后续导航之间的无缝过渡,提高了系统状态估计的精度和鲁棒性。实验结果表明,本文提出的IMSCKF方法位置跟踪误差维持在±1 mm,角度误差维持在±1°,可以提高双目视觉惯性导航的鲁棒性和精度。 展开更多
关键词 轨迹跟踪 多状态约束卡尔曼滤波器 三焦点张量 sigma滤波器
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基于交互式多模型MSCKF的双目视觉/惯性里程计算法 被引量：1
5
作者 王磊 程向红 +1 位作者 李进 王乐 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期221-228,236,共9页
针对复杂环境中双目视觉/惯性里程计系统模型不固定和量测噪声易发生变化的问题,提出了基于滤波器估计的紧耦合视觉惯性里程计(VIO)信息融合方法。将交互式多模型(IMM)估计与多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)算法相结合提出一种交互式多模... 针对复杂环境中双目视觉/惯性里程计系统模型不固定和量测噪声易发生变化的问题,提出了基于滤波器估计的紧耦合视觉惯性里程计(VIO)信息融合方法。将交互式多模型(IMM)估计与多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)算法相结合提出一种交互式多模型多状态约束卡尔曼滤波(IMM-MSCKF)算法。该算法以MSCKF为模型匹配子滤波器,将各子滤波器的输入、输出进行交互融合,实现对VIO系统状态估计。通过KITTI数据集对IMM-MSCKF算法进行了仿真验证,该算法姿态和水平位置估计均方根误差分别为0.36°和11.62 m,相比于EKF和MSCKF算法,其姿态估计精度分别提升了56%和41%,其水平位置估计精度分别提升了51%和81%,仿真结果表明该算法具有更好的估计精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 视觉惯性里程计 双目立体视觉 多状态约束卡尔曼滤波器 交互多模型滤波器 组合导航
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基于IMU预积分封闭解的单目视觉惯性里程计算法 被引量：9
6
作者 徐晓苏 吴贤 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期440-447,共8页
将扩展卡尔曼滤波器作为后端的视觉惯性里程计算法由于其在实时性高的同时能保持较高的精度,从而被广泛地用于实际环境中。针对如何快速精确处理两帧图像之间的IMU数据的问题,提出了一种基于IMU预积分封闭解的算法,相较于传统基于优化... 将扩展卡尔曼滤波器作为后端的视觉惯性里程计算法由于其在实时性高的同时能保持较高的精度,从而被广泛地用于实际环境中。针对如何快速精确处理两帧图像之间的IMU数据的问题,提出了一种基于IMU预积分封闭解的算法,相较于传统基于优化的视觉惯性里程计算法在分段常数加速近似下采用离散四元数积分来简化所需的预积分值,IMU预积分封闭解算法在IMU时间周期内求解解析解,并应用于多状态约束下的卡尔曼滤波器(MSCKF)视觉惯性里程计框架下,来提高系统定位的精度。针对MSCKF算法观测方程参数化方法存在的数值稳定性的问题,提出了一种逆深度的参数化方法,克服了MSCKF算法在空间点坐标z轴深度值趋近于零时,系统观测值会出现奇点的情况,有效增加系统的鲁棒性。在公开EuRoc数据集六个飞行序列上的试验结果表明,所提出算法相较于传统的MSCKF视觉惯性里程计算法漂移较小,均方根误差减少约36.5%,定位精度得到有效提升。 展开更多
关键词 多状态约束下卡尔曼滤波器 单目视觉惯性里程计 IMU预积分封闭解 逆深度参数化
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基于相机状态方程多模增广的改进MSCKF算法 被引量：5
7
作者 齐乃新 张胜修 +2 位作者 杨小冈 李传祥 曹立佳 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期89-98,共10页
针对基于多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)的视觉-惯性里程计算法中相机状态方程增广过程的误差累积问题,提出了一种相机状态方程多模增广方法。该方法首先对视觉特征跟踪状态的稳定性进行判断,然后自动地选择基于视觉图像信息优化求解相机... 针对基于多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)的视觉-惯性里程计算法中相机状态方程增广过程的误差累积问题,提出了一种相机状态方程多模增广方法。该方法首先对视觉特征跟踪状态的稳定性进行判断,然后自动地选择基于视觉图像信息优化求解相机相对位姿参数或基于惯性传感器(IMU)状态递推结果联合相机外参初始化新图像帧相机位姿参数两种途径增广相机的状态方程,解决特征跟踪状态稳定情况下IMU误差的累积问题。实验部分通过EuRoC数据和实际应用数据对算法的性能进行了验证分析,结果表明,改进后的MSCKF算法能够在特征跟踪稳定状态下有效避免IMU误差的累积,进一步融合视觉与惯性系统之间的互补优势,提高载体的定位定向精度和稳定性。 展开更多
关键词 视觉-惯性里程计 多状态约束扩展卡尔曼滤波器 视觉里程计 位姿图优化
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