[发明专利]一种基于非线性积分补偿的组合运动测量系统的惯性预积分方法

说明书

本发明提供了一种基于非线性积分补偿的组合运动测量系统的惯性预积分方法，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，常用的基于惯性的组合导航定位系统或位姿测量系统的状态非线性优化估计过程涉及惯性预积分的多个关键步骤。本发明通过在组合运动测量系统的惯性预积分中引入多子样非线性积分补偿，构建包括基于非线性积分补偿的姿态、速度和位置预积分计算模型，及其对应的惯性状态更新残差雅克比和惯性状态更新残差协方差的实时计算模型，实现在包括强振动和大机动等高动态运动时的高精度运动估计，并显著提高组合系统的计算效能。

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，尤其涉及一种基于非线性积分补偿的组合运动测量系统的惯性预积分方 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。

在现有自主导航定位、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， 现行线性化惯性预积分的非线性误差更加明显。

因此，亟需从惯性预积分入手，设计一种能够解决高动态运动环境下惯性基组合系统运 动测量精度问题的技术方案。

发明内容

针对现有技术中惯性基组合系统运动测量在高动态运动环境下精确性差的问题，本发明 提供一种基于非线性积分补偿的组合运动测量系统的惯性预积分方法，旨在通过在组合运动 测量系统的惯性预积分模型的设计过程中引入非线性积分补偿，进而解决传统线性化惯性预积分方法在高动态运动环境下精确性差的问题，以提高惯性基组合系统的运动测量精度。

本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。

一种基于非线性积分补偿的组合运动测量系统的惯性预积分方法，组合运动测量系统的 惯性预积分过程中引入多子样非线性积分补偿，构建预积分模型、惯性状态更新残差雅克比 模型和惯性状态更新残差协方差模型，进行惯性预积分；

所述多子样非线性积分补偿的形式包括旋转矢量、速度矢量和位置矢量；

所述预积分模型包括姿态预积分模型、速度预积分模型和位置预积分模型。