[发明专利]基于全局地图与多传感器信息融合的全程位姿估计方法有效
| 申请号： | 201910923232.7 | 申请日： | 2019-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN110706279B | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 孟子阳;郝运 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06T7/70 | 分类号： | G06T7/70;G06T7/80 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 廖元秋 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于全局地图与多传感器信息融合的全程位姿估计方法，涉及导航领域。该方法首先搭建包含各传感器的无人机系统；对传感器进行标定，获得每个传感器对应参数，并对无人机系统进行初始化；利用各传感器获得载体无人机当前所处位姿的量测信息，并利用视觉惯性里程计VIO系统的图像信息构造并维护局部地图；构建基于因子图的多传感器信息融合框架，利用因子图优化得到无人机系统对应VIO系统每一当前帧的最优状态变量，并更新当前帧下局部坐标系和全局坐标系间的转换关系，将局部地图转换为全局地图。本发明能够利用全局优化的方式将无人机搭载的所有传感器的量测和全局地图信息进行融合，提升无人机系统位姿估计的准确性和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 全局 地图 传感器 信息 融合 全程 估计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于全局地图与多传感器信息融合的全程位姿估计方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)搭建包含各传感器的无人机系统；具体方法为：选定一台无人机，在无人机上分别搭载各传感器，包括：视觉惯性里程计VIO系统、GPS、磁强计和气压计；其中，所述VIO系统包含相机和惯性测量单元IMU，相机镜头方向与无人机前进方向一致；/n2)在步骤1)搭建完毕的无人机系统中，对各传感器进行标定，分别获得每个传感器对应的参数，包括：相机的内外参矩阵，IMU的内参数和测量噪声，相机坐标系和IMU坐标系之间的相对位姿关系，磁强计噪声和气压计噪声；/n标定完成后，对无人机系统进行初始化，包括：对各传感器信息输出的时间对齐，确定各传感器坐标系和载体无人机坐标系之间的位姿关系，确定无人机系统初始状态下的基帧变换矩阵；其中，全局坐标系为东北天ENU坐标系，局部坐标系为VIO系统第一帧图像所对应的相机位姿，VIO系统的本体坐标系即为无人机系统的本体坐标系；/n3)利用各传感器获得载体无人机当前所处位姿的量测信息，并利用VIO系统得到的图像信息构造并维护局部地图；/n选用局部坐标系下的无人机系统的状态变量为：/n
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