[发明专利]一种用于全局视觉定位方法中的信息融合组合导航方法

摘要

一种用于全局视觉定位方法中的信息融合组合导航方法，具体如下：1)在建立系统误差方程的基础上，将位置误差方程、姿态误差方程以及惯性仪表误差方程综合在一起作为组合导航卡尔曼滤波器的观察值。本发明的有益效果是已经知道摄像头的位置、朝向，以及所面向地理环境的模型，就可以很容易地计算出视野范围内每个目标的位置；将视觉与GPS、IMU、OD及地磁等定位装置配合，可得到高精度的导航定位。

主权项

1.一种用于全局视觉定位方法中的信息融合组合导航方法，其特征在于：具体如下：1)在建立系统误差方程的基础上，将位置误差方程、姿态误差方程以及惯性仪表误差方程综合在一起作为组合导航卡尔曼滤波器的观察值，可以写出INS系统误差状态方程的一般表达式如下X(k)＝F(k‑1)X(k‑1)+G(k‑1)W(k‑1)其中，状态变量X＝[δO,δA,δH,φN,φE,φD,εrx,εry,εrz,△x,△y,△z]，δO、δA、δH为纬度、经度和高度误差，φN、φE、φD为平台误差角，εrx、εry、εrz为陀螺仪一阶马尔柯夫漂移，△x、△y、△z为加速度计一阶马尔柯夫漂移，F为状态转换阵，G为噪声转换阵，W为系统噪声。2)用视觉测量值和IMU、OD、Geomagnetic融合信息值的差值作为量测值，观测方程为Z(k)＝H(k)X(k)+V(k)其中，Z＝[δO,δA,δH,φN,φE,φD]T，H为观测矩阵，V为测量噪声矩阵。3)建立系统的状态方程和观测方程后，就可以进行卡尔曼滤波。其中状态噪声阵Q根据IMU、OD、Geomagnetic信息融合后的有关参数选取，观测噪声矩阵R根据视觉测量的性能选取。4)经由Kalman滤波估计出惯导系统的误差，然后对惯导系统进行校正；基于视觉的定位方法；(1)获得摄像头的精确位置；(2)获得摄像头的姿态；(3)对目标成像：整个系统投入运营，对目标成像；(4)在图像中检测目标；(5)计算目标射线；(6)计算目标位置；(7)计算目标姿态：根据目标在图像坐标里的姿态，以及摄像头的姿态，采取视觉和IMU、OD、Geomagnetic的信息融合组合导航可以确定目标的姿态。