手机视觉与惯性融合的松耦合滤波算法

• 作者: 刘星 郭杭
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 松耦合滤波 行人导航 扩展卡尔曼滤波 视觉里程计 智能手机
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 分类号: P228
• 语种: 中文

摘要

在智能手机和互联网的普及状态下,对高精度定位技术的需求也更加显著,精确定位服务已渗透到各个领域,如物联网、无人驾驶、机器快递员、应急救援等.在室外环境下,这些服务大多由全球卫星导航系统提供;然而,在深山丛林、矿井隧道、地下室等室内环境下,由于信号衰减及多径效应的影响,GPS无法正常工作.本文针对一些特殊的室内场景,研究了基于松耦合滤波的视觉惯性融合导航方法,设计了一个面向智能手机平台的室内行人定位系统.该方法视觉前端采用了快速、稳健的稀疏直接法,后端采用了扩展卡尔曼滤波器来融合惯性信息,能够有效融合视觉和惯性信息,达到恢复单目视觉尺度、提高稳健性的效果,实现了高精度的室内行人定位.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭杭	南昌大学信息工程学院	60	378	11.0	16.0
2	刘星	南昌大学信息工程学院	22	57	4.0	7.0