[发明专利]一种基于小波神经网络的视觉惯性卫星紧耦合定位方法有效

专利信息
申请号: 202010655871.2 申请日: 2020-07-09
公开(公告)号: CN111880207B 公开(公告)日: 2022-12-23
发明(设计)人: 高唱;曾庆喜;陈则王;吕查德;阚宇超 申请(专利权)人: 南京航空航天大学
主分类号: G06V20/10 分类号: G06V20/10;G06V10/25;G06T7/246;G06T7/254;G06T7/73;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 陆烨
地址: 210016 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于小波神经网络的视觉惯性卫星紧耦合定位方法,具体为:安装VO、IMU和GNSS,将三个传感器采集的数据进行轨迹对齐,采用FAST特征点法和光流法跟踪上一个时刻的图像,得到相邻两个时刻图像帧之间的视觉重投影误差,对相邻两个时刻图像帧之间IMU数据进行预积分,并进行协方差传递推导,得到IMU预积分残差,判断能否接收到GNSS信号,若否,将VO和IMU的残差之和输入至训练好的小波神经网络中,得到载体当前的最优位姿估计值;否则,将VO、IMU和GNSS计算到的残差相加,构建非线性优化函数,求解该函数得到载体当前的最优位姿估计值。本发明鲁棒性高,可以在GNSS信号长期失锁时仍保持较高的定位精度。
搜索关键词: 一种 基于 神经网络 视觉 惯性 卫星 耦合 定位 方法
【主权项】:
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