[发明专利]一种基于双速数值积分结构的惯性预积分的优化方法

说明书

本发明提供了一种基于双速数值积分结构的惯性预积分的优化方法，在车辆自动驾驶、无人机姿态控制、运动捕捉和增强现实等应用领域中，常用的惯性基组合运动测量系统中涉及到的惯性预积分是系统中非常关键的环节。本发明通过在组合运动测量系统惯性预积分中引入双速数值积分结构，包括双速旋转积分结构、双速速度积分结构和双速位置积分结构，通过实施双速数值积分结构的参数优化，优化设计出线性积分项和非线性积分项中的参数。使用本发明公开的方法能够显著提高惯性基组合运动测量系统的运动估计精度、计算实时性和数值稳定性。

技术领域

本发明涉及智能车自主导航定位、无人机自主导航定位和姿态控制、载体运动捕捉和增强现实等技术领域，尤其涉及一种基于双速数值积分结构的惯性预积分的优化方法。

背景技术

近年来自动驾驶汽车产业与技术发展迅速，作为自动驾驶核心之一的导航定位系统是其实现自动驾驶的必要组件。另一方面，近年来无人机技术及行业应用急速发展，其在农业植保、灾难救援、快递运输、测绘、航拍、新闻报道、电力巡检、影视拍摄等领域应用拓展迅速。无人机飞行环境的高动态性、不确定性和复杂性是无人机自主控制面临的主要问题。不管是自动驾驶所需的导航定位，还是无人机自主飞行所需的姿态控制都离不开无人载体的精确且可靠的实时位姿测量。另外，增强现实、医疗康复、模拟训练以及动漫制作等应用领域对运动捕捉技术的需求强烈，且递增显著。

在现行自主导航定位、位姿测量和运动捕捉等运动测量技术领域中，运动测量方案以多传感信息融合的组合方式为主，其所依赖的多种传感器件中，惯性测量单元因能提供丰富的高速率且高动态运动信息而几乎不可或缺。常用的惯性基组合运动测量系统有：惯性/视觉组合系统、惯性/卫星组合系统、惯性/里程计组合系统等。

惯性基组合运动测量系统中的一个关键组成部分-惯性预积分，通常在一个相对较大的时间间隔上实施，以形成相对运动约束。然而，以标准积分形式实施的惯性预积分效率低下。这一问题被Lupton等人提出的基于欧拉角表达的、Forster等人提出的基于SO₃流形表达的和Eckenhoff等人提出的基于四元数表达的线性化惯性预积分方法所解决。然而，Eckenhoff等人和Nisar等人的研究均表明，在线性化惯性预积分中存在明显的高阶非线性误差，载体动态运动强度越剧烈，非线性误差越明显。在包括强振动、大机动等高强度的动态运动环境中，现行线性化的惯性预积分的非线性误差更加明显。

发明内容

针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种基于双速数值积分结构的惯性预积分的优化方法，通过优化设计数值积分结构中的参数，进而提高惯性基组合运动测量系统的运动估计精度、计算实时性和数值稳定性。

本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。

一种基于双速数值积分结构的惯性预积分的优化方法，在组合运动测量系统惯性预积分设计过程中引入双速数值积分结构，并实施双速数值积分结构的参数优化；

所述双速数值积分结构包括双速旋转积分结构、双速速度积分结构和双速位置积分结构；

所述双速数值积分结构的参数优化包括线性积分参数优化和非线性积分参数优化。