基于改进克隆卡尔曼滤波的视觉惯性里程计实现

• 作者: 徐之航 欧阳威 武元新
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 惯性视觉里程计 克隆卡尔曼滤波 滑动窗 多状态约束
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 21-27,36
• 页数: 8页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 4129字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2020.05.005

摘要

视觉-惯性多传感器融合方案可以有效解决GNSS据止环境下的导航问题.为了更有效地处理视觉的相对观测信息,文中研究并实现了一种基于克隆卡尔曼滤波(stochastic cloning Kal-man Filter,SCKF)与滑动窗方法相结合的低成本视觉惯性里程计紧耦合算法.开源数据集实验表明,文中算法精度超过了多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)开源代码的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐之航	上海交通大学上海市北斗导航与位置服务重点实验室	1	0	0.0	0.0
2	欧阳威	上海交通大学上海市北斗导航与位置服务重点实验室	1	0	0.0	0.0
3	武元新	上海交通大学上海市北斗导航与位置服务重点实验室	5	13	2.0	3.0