【摘 要】
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随着无人机应用领域不断拓宽,无人机的自主导航定位也变得越发重要。尤其是在未知的室内环境下,面对卫星信号丢失、动态环境干扰等挑战,实现无人机准确稳定的自主定位具有重要意义。因此本文针对无人机在室内动态环境下定位的应用场景,研究视觉与惯性测量单元（IMU）紧耦合的里程计算法,在保证实时性的前提下,准确识别环境中的动态特征并减少其对位姿估计的干扰,同时融合视觉信息降低IMU累积误差对定位结果的影响,从而
【基金项目】
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国家重点研发计划子课题,村镇土地权籍信息自主采集与处理技术研发与装备研制（2020YFD110011）; 国家自然基金课题,基于激光和视觉融合的变电站巡检机器人精准定位与可视化方法研究（42074039）
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随着无人机应用领域不断拓宽,无人机的自主导航定位也变得越发重要。尤其是在未知的室内环境下,面对卫星信号丢失、动态环境干扰等挑战,实现无人机准确稳定的自主定位具有重要意义。因此本文针对无人机在室内动态环境下定位的应用场景,研究视觉与惯性测量单元（IMU）紧耦合的里程计算法,在保证实时性的前提下,准确识别环境中的动态特征并减少其对位姿估计的干扰,同时融合视觉信息降低IMU累积误差对定位结果的影响,从而提高整体的定位精度。本文的主要研究内容包括:第一,研究传感器的标定算法。针对传统相机标定方法维度信息丢失、标定结果不稳定等缺陷,提出改进的三维标定算法,以提升相机内参标定的准确性与稳定度。同时研究IMU内参、相机与IMU外参联合标定方法,为后端紧耦合算法提供准确的标定参数。第二,研究视觉惯导里程计算法。在视觉前端,提出一种基于运动分割的动态特征识别方法,利用IMU测量信息对视觉前端进行运动补偿,并计算补偿后的特征点像素差,根据动、静特征像素差不同的特性,使用改进的K-means算法对特征点进行聚类,从而识别出环境中的动态特征点并予以剔除;在扩展卡尔曼滤波的框架上对视觉与IMU测量信息进行紧耦合,为降低运算的复杂性,使用相机位姿代替特征点作为系统的状态量,并建立多状态几何约束对系统状态进行更新,同时为降低IMU累积误差对定位精度的影响,改进滤波过程中相机状态扩增方式,使用视觉与IMU的融合计算结果作为状态向量中新的相机位姿。第三,以英伟达TX2核心开发板为主搭建无人机平台,进行实验验证。在实际的动态室内环境下采集数据,验证动态特征识别算法的有效性与准确性。同时估计无人机的飞行轨迹,并将结果与经典的MSCKF算法进行对比,验证本文算法在定位精度上的优越性。数据集仿真与无人机真实飞行实验结果表明,本文提出的VIO算法能准确区分环境中的动态特征,并能在保证实时性的前提下获取接近VINS＿Fusion算法的定位精度,相较于经典的MSCKF算法而言,本文算法也能更好的抑制累积误差,提升无人机飞行轨迹的估计精度。
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