公开(公告)号：CN109724595B

公开(公告)日：2021-04-02

申请号：CN201711047547.7

申请日：2017-10-31

Applicant: 北京自动化控制设备研究所

Inventor： 孙伟 ,  郭元江 ,  李海军 ,  徐海刚 ,  李群 ,  蔡善军 ,  刘冲 ,  郑辛 ,  裴玉峰 ,  原润 ,  钟润伍

IPC: G01C21/16 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明涉及惯性及视觉组合导航技术领域，具体公开了一种基于序贯检测的惯性视觉位置组合导航方法。该方法包括步骤1、进行视觉位置匹配定位；步骤1.1、获取视觉图像，将图像进行分块，并将具有经纬度信息的图作为基准图；步骤1.2、利用归一化积相关算法进行视觉位置匹配；步骤2、建立惯性及视觉位置匹配系统状态模型；步骤3、建立量测方程及量测值；步骤4、进行卡尔曼滤波；步骤5、获得视觉位置匹配与惯导系统误差最优估计值，并进行误差补偿，获得输出组合导航结果。本发明所述的一种基于序贯检测的惯性视觉位置组合导航方法，可有效利用多个位置信息，大幅度提升组合导航的计算速度，实现高精度的惯性视觉位置组合导航。

公开(公告)号：CN109724595A

公开(公告)日：2019-05-07

申请号：CN201711047547.7

申请日：2017-10-31

Applicant: 北京自动化控制设备研究所

Inventor： 孙伟 ,  郭元江 ,  李海军 ,  徐海刚 ,  李群 ,  蔡善军 ,  刘冲 ,  郑辛 ,  裴玉峰 ,  原润 ,  钟润伍

IPC: G01C21/16 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明涉及惯性及视觉组合导航技术领域，具体公开了一种基于序贯检测的惯性视觉位置组合导航方法。该方法包括步骤1、进行视觉位置匹配定位；步骤1.1、获取视觉图像，将图像进行分块，并将具有经纬度信息的图作为基准图；步骤1.2、利用归一化积相关算法进行视觉位置匹配；步骤2、建立惯性及视觉位置匹配系统状态模型；步骤3、建立量测方程及量测值；步骤4、进行卡尔曼滤波；步骤5、获得视觉位置匹配与惯导系统误差最优估计值，并进行误差补偿，获得输出组合导航结果。本发明所述的一种基于序贯检测的惯性视觉位置组合导航方法，可有效利用多个位置信息，大幅度提升组合导航的计算速度，实现高精度的惯性视觉位置组合导航。