[发明专利]卫星与视觉紧耦合定位方法、系统及介质

说明书

本发明提供了一种卫星与视觉紧耦合定位方法、系统及介质，包括：融合系统初始化步骤：进行视觉SLAM系统初始化，获取视觉地图与卫星定位坐标系相对位姿信息；融合系统异步跟踪步骤：根据不同传感器数据及获得的视觉地图与卫星定位坐标系相对位姿信息，对当前载体运动进行对应坐标系下的运动分解确定状态量，并基于传感器的所观测的状态量进行传感器状态跟踪，确定关键帧并建立局部地图；融合系统联合优化步骤：在导航坐标系分解后得到的状态量基础上，结合视觉局部地图与卫星伪距数据进行联合优化定位解算。本发明利用基于导航坐标系分解的异构异步传感器定位数据更新算法，使得即使在室内外复杂环境中可以仍然可以鲁棒精确地进行导航定位。

技术领域

本发明涉及定位技术领域，具体地，涉及卫星与视觉紧耦合定位方法、系统及介质。尤其地，涉及一种基于同步定位与建图(Simultaneous Localization and Maping，SLAM)的卫星与视觉紧耦合定位算法，可用于自主无人系统在复杂室内外环境下的定位，提高定位精度及可靠性。

背景技术

当前自主无人系统(包含无人驾驶车辆、自主机器人、微型无人机等)的工作场景随着应用的增长而日趋复杂。单一的定位导航系统，如全球卫星导航系统(GlobalNavigation Satelitte System，GNSS)，惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)，视觉同步定位及建图技术(Vision-based Simultaneous Localization andMaping，V-SLAM)均只能解决部分环境场景以及应用需求。在这样的应用需求与技术背景下，为了最终实现在复杂环境下高精度与鲁棒稳定的载体定位，传感器以及传感方法的融合技术应运而生，旨在不同的场景下发挥每种传感器及其方法的最大作用，实现互补地提升系统鲁棒性及精度的目的。本算法在此背景下，着重研究了在复杂场景下异质异构传感器信息的统一抽象方法与融合架构，实现感知效能最大化与定位结果的优化融合，以期最终实现高精度与鲁棒稳定的载体定位。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种卫星与视觉紧耦合定位方法、系统及介质。

根据本发明提供的一种卫星与视觉紧耦合定位方法，包括：

融合系统初始化步骤：进行视觉SLAM系统初始化，获取视觉地图与卫星定位坐标系相对位姿信息；

融合系统异步跟踪步骤：根据不同传感器数据及获得的视觉地图与卫星定位坐标系相对位姿信息，对当前载体运动进行对应坐标系下的运动分解确定状态量，并基于传感器的所观测的状态量进行传感器状态跟踪，确定关键帧并建立局部地图；

融合系统联合优化步骤：在导航坐标系分解后得到的状态量基础上，结合视觉局部地图与卫星伪距数据进行联合优化定位解算。

优选地，所述融合系统初始化步骤：

进行融合系统初始化，若初始化成功则通过外部器件记录当前视觉定位系统地图原点相对于当地地理坐标系的姿态，记为视觉地图与卫星定位坐标系相对位姿信息，进入融合系统异步跟踪步骤继续执行；若初始化不成功，则继续初始化直到初始化成功；

判断所接收到的传感器数据类型：若为卫星伪距数据，则对其进行单点定位解算，进入融合系统异步跟踪步骤继续执行；若为图像数据，则对其进行标准视觉SLAM初始化流程，进入融合系统异步跟踪步骤继续执行；

所述外部器件包括：陀螺仪、磁力计。

优选地，所述融合系统初始化步骤：

所述获取视觉地图与卫星定位坐标系相对位姿信息指：

导航坐标系包括：地心地固ECEF坐标系本地地理坐标系由SLAM系统在建立初始地图时创建的局部地图坐标系以及移动载体坐标系

导航坐标系之间的转换关系通过如下公式表示：