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针对特征点法视觉里程计(visual odometry,VO)中,描述子匹配算力要求较高,而光流追踪算法存在误差累积的问题,提出了一种双目混合追踪的视觉里程计算法,并通过实验对该方法的定位结果与计算效率进行分析.在该算法中,前端在影像关键帧提取ORB(oriented brief)特征点并生成路标点,优先采用Inverse Compositional光流进行追踪,使用卡方检验等检测外点;为检测定位粗差,提出通过由相邻帧位姿恢复的极线进行检验;光流追踪失败或未通过极线检验时,提取ORB特征点维持跟踪或进行重定位;同时,后端进行相机位姿、路标点联合优化以减小误差累积.实验结果表明,该算法定位精度低于ORB-SLAM2(simultaneous location and mapping)算法,但运算效率有明显提升. 相似文献
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提出了一种基于三角形闭合环残差的离散相干点解缠相位误差检测与校正算法,该算法能有效提高离散相干点解缠相位的精度。以沧州市沿海地区为实验区域,利用2008~2010年18景ENVISAT ASAR数据进行InSAR时序分析,对解缠相位跳变误差进行检测和校正,并对比校正前后时序分析结果的精度。实验结果显示,解缠相位一致性检查和误差校正可以有效改正解缠干涉图中的主要相位跳变误差,与改正前相比:1离散点时序累积形变特征的时间连贯性更强,减少了很多突跳;2增加了有效相干点,实验区内有效相干点个数由68 000个增加到186 400个;3两个验证点累积形变量的RMS值分别降低了8.1mm和13.2mm,证明了该方法的有效性。 相似文献
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一种基于改进UKF滤波的GPS+PDR组合定位方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对接收信号质量恶化的环境,提出了一种适用于信号遮蔽环境的改进GPS+PDR组合定位算法。该方法用短时间内的陀螺仪积分数据校正数字罗盘的航向偏差,在一定程度上消除了数字罗盘受到的偶发干扰。采用约束残差的无迹卡尔曼滤波（UKF）算法对GPS和行人航迹推算（PDR）定位信息进行融合处理,有效克服了PDR定位中累积航向误差产生的位置漂移问题,提高了算法的定位精度和稳定性。试验结果表明,改进算法能有效抑制数字罗盘的漂移误差,航向相对误差平均降低56%;行人步行时,GPS定位标准误差为2.67 m,单纯PDR定位标准误差为6.83 m;随机给予若干点GPS数据辅助定位,标准误差降至3.12 m;全程融合GPS与PDR定位,标准误差可降至1.94 m。 相似文献
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根据室内惯性定位存在误差累积的特点,建立广义似然比检测的方法进行零速度检测,利用Kalman滤波对检测到的"零速度"时刻进行零速修正(zero velocity update,ZUPT),从而有效降低系统累积误差。但行人行走过程中存在的无效振动,导致测得的加速度和角速度数据中出现明显的噪声,这对长时间定位精度产生较大的影响。文中提出在利用Kalman滤波进行误差校正之前首先采用Butterworth低通滤波滤除加速度和角速度数据中由无效振动引起的高频部分,即噪声部分,从而消除行人运动过程中的无效振动对定位精度的影响。 相似文献
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针对室内行人定位中累积误差发散及高程值缺失的问题,提出了一种基于智能手机传感器(磁力计、加速度计、陀螺仪和气压计)的室内行人三维定位算法。该算法在使用行人航位推算获得二维定位信息的基础上,融合多传感器输出解算行人方位角,结合电子罗盘提出加权方位角以提高解算精度;通过传感器输出检测行人行为状态,结合虚拟地标点图层及其匹配算法,将行人的位置匹配到相应的特殊位置,重置行人初始位置以消除累积误差;使用基于气压计的差分气压测高法求解行人的高程值,从而获得行人三维定位信息。在智能手机上进行实验,结果表明,该算法不仅能够提供准确、连续的二维定位信息,还能提高行人对楼层的分辨力,可为室内行人导航、跟踪等基于位置服务提供有效的定位信息。 相似文献
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视觉惯性里程计（VIO）和伪卫星已经广泛应用于室内环境定位中,但在实际应用中,二者各自都有明显的缺陷。视觉里程计依赖于实际场景,在景深变化明显和光照不均匀的环境下会产生粗差,而且误差会不可避免地随着时间累积,但是在相邻帧间能保证相对高精度的位姿测量。由于受到室内多径的影响,伪卫星室内定位的精度和可靠性很难保证。为增加室内定位的可靠性和稳定性,基于抗差LM非线性优化理论,本文主要研究利用视觉惯性里程计的相邻帧间高精度位姿测量和伪卫星融合的室内高精度定位技术。该算法不仅可以抵抗粗差,而且可以减弱不同传感器间权重设置不合理带来的影响。最后使用在室内环境下搭建的高精度动态捕捉设备对组合定位方法进行实验验证。试验结果表明,该方法不依赖回环即可消除视觉惯性里程计的累积误差,有效提高室内定位精度及可靠性。利用改进的LM算法融合后场景1和场景2,相对于VIO单独定位精度分别提高了59.0%和77.5%。 相似文献
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视觉里程计能够在复杂环境下提供短时间的高精度导航定位,全球卫星导航系统（GNSS）具有全天候、全球性和误差不随时间积累的特性,但是在恶劣环境多路径效应下,GNSS定位精度会变差甚至不可用. 为了研究在复杂环境下视觉里程计辅助GNSS导航定位技术,首先介绍了视觉里程计的导航定位原理;然后在卡尔曼滤波器中将GNSS定位结果和视觉里程计定位结果进行了松组合处理;并利用视觉里程计定位结果和预测的视觉里程计误差实现了GNSS在恶劣环境下的导航定位. 基于KITTI数据集的模拟验证结果表明,设计的组合方案能够在恶劣环境下持续提供可靠的导航定位. 相似文献
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针对机器人利用单一位姿估计方法累积误差大、精度低的问题,本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和基于点线的最近点迭代扫描匹配算法(PL-ICP)的机器人位姿自适应估计方法。为了减少轮式里程计造成的累积误差,利用Mahony算法对陀螺仪和加速度计进行姿态解算,进而基于扩展卡尔曼滤波融合轮式里程计初步估计机器人位姿;为了减少轮子变形、打滑等对机器人位姿的影响,利用PL-ICP点云匹配算法构建单线激光里程计,对机器人位姿再次进行估计;为了提高位姿估计的准确度,提出了一种基于两种位姿总均方差和前后时刻位姿误差构建累积误差的自适应修正算法,通过分析两种位姿总均方差及前后时刻位姿误差,得到全局最优权重因子和局部动态权重因子,实现累积误差修正因子的自适应调整,得到机器人更精确的位姿估计。试验结果表明,该方法可对机器人的位姿累积误差进行修正,显著提高机器人的位姿估计精度。 相似文献
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分析了当前地下管线数据检查中的缺点与不足,引入领域驱动设计方法和UML来对检查规则进行分析建模,提出建立可定制的管线检查知识规则库及其推理机,并结合GIS来对管线数据进行智能化检查。在多个城市的实践验证了智能化检查具有高效、深入、快速定制等优点。 相似文献
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实时获取智能移动终端的地理位置信息是增强现实（AR）实景智能导航系统实现的关键,为了提高智能终端GPS定位的精度,提出了一种基于卡尔曼滤波与改进的具有噪声的基于密度的聚类方法（DBSCAN）结合的GPS组合定位优化方法. 通过对GPS系统采集到的位置坐标数据进行卡尔曼滤波,去除较大的数据波动,控制定位误差范围,采用DBSCAN聚类算法进行分类去噪和二次聚类,对类中数据求得算术均值和类间数据总数进行加权求重心,确定位置坐标. 实验结果表明,提出的算法能有效提高GPS单点定位精度,减少定位误差,同时很好地满足了AR实景智能导航系统实时性和鲁棒性的要求. 相似文献
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为了提升面阵相机成像定位精度,以吉林省松原市北部区域的机载面阵图像为实验对象,对成像过程进行误差分析与标定. 机载面阵相机成像存在由三个姿态角引起的定位误差以及由相机镜头畸变等因素产生的畸变误差. 针对以上问题,首先采用严密几何模型,得到面阵图像初步成像结果;然后,采用后方交会和多项式附加参数模型等方法解决内、外方位元素引起的误差问题,得到较为精确的定位结果;最后进行实验验证,测试结果表明,经过内、外方位元素的误差定标,能够控制在5 m以内的范围,精度提升94.37％,处理效果显著. 通过研究标定面阵成像过程中内、外方位元素产生的误差,提高了面阵相机定位精度,对面阵相机成像的应用和推广具有一定价值和科学参考依据. 相似文献
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利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位，而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施，因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题，本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法，并开发了地磁室内导航系统，以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型，建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内，产生的平均定位误差为1.13 m，最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%；与单一地磁指纹匹配算法相比，定位精度提高了57%。试验证明，本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。 相似文献
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精密定位的质量控制和完好性评估是实时全球卫星导航系统(GNSS)导航应用不可或缺的环节,尤其是在GNSS易受损害的城市峡谷等场景下,这种需求更加迫切.广域精密单点定位(PPP)瞬时分米级定位,利用GNSS三频信号形成的两个宽巷观测值可以实现单点单历元分米级定位.然而,在城市复杂环境中,反射信号、严重多路径以及其他信号干扰对定位造成的影响无法准确评估与识别,限制了PPP瞬时分米级单点定位的应用.完好性概念中的高级接收机自主完好性监测(ARAIM)可以计算用户定位误差最小置信区间的上限保护水平(PL)以评估定位有效性,可经过一定改进用于PPP瞬时定位的质量控制.针对当前ARAIM中计算PL的误差模型难以适应高精度定位需求的问题,提出了一种改进的ARAIM PL算法,称其为BARAIM(Back Advanced Receiver Autonomous Integrity Monitoring).使用PPP三频组合观测值残差对ARAIM权与误差模型进行修正以计算PL.基于不同复杂程度的环境下采集的车载数据对算法进行了验证,对PL的改进情况以及导航的可用性提升情况进行评估.结果表明:在不同环境下,基于改进的B-ARAIM算法得到的PL,相比传统方法得到的PL更符合城市定位的需要,将PL降低了30%~70%.此方法有助于将ARAIM算法应用在高精度GNSS定位领域. 相似文献