视觉和IMU融合的移动机器人运动解耦估计

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针对视觉里程计(VO)因累积误差导致运动姿态估计存在的偏差,提出实时扩展卡尔曼滤波器姿态估计模型,利用惯性测量单元(IMU)结合重力加速度方向作为垂直方向参考,对视觉里程计航向、俯仰和侧倾3个方向姿态估计进行解耦,修正姿态估计的累积误差;根据运动状态采用模糊逻辑调整滤波器参数,实现自适应的滤波估计,降低加速度噪声的影响.实验采用高精度的全站仪作为真值,并结合多种地形环境,实验结果表明:50m内跟踪的累积误差低于0.3m,有效地提高了视觉里程计的定位精度和鲁棒性.
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