改进视觉惯性里程计融合GPS的无人机定位方法研究

来源：电子测量技术杂志2023年第8期北京时间：

作者：周思达，胡敏森，唐嘉宁，宋一鸣，陈伟，和雪梅

单位：云南民族大学电气信息工程学院 昆明 650504

摘要：为提升无人机大范围弱纹理场景下的状态估计，提出一种改进视觉惯性里程计融合GPS的定位方法。首先，通过在视觉惯性里程计中加入线特征来表示环境的几何结构信息，提升位姿估计的准确性；其次，通过引入长度阈值筛选，剔除对位姿估计贡献不大的短线段，改善特征追踪的鲁棒性；最后，使用非线性优化的方式，将GPS测量信息和改进的视觉惯性里程计融合，校正视觉惯性里程计的累积误差。基于EuRoC数据集仿真实验以及应用于无人机的真实场景实验表明，相较于原算法，加入线特征算法的定位误差在仿真实验中降低了39.14%，室内场景降低了23.48%，室外场景降低了33.58%。融合了GPS的点线特征算法相较于原算法，定位误差降低了53.99%。

关键词：同时定位与地图构建;线特征;长度阈值筛选;多传感器融合

基金资助：国家自然科学基金（61963038）项目资助