基于迭代自适应的多状态约束视觉/惯性融合定位算法

摘要

【目的】针对现有双目视觉/惯性里程计算法在遮蔽空间下救援人员进行定位计算时无法实时精准捕捉数据的问题，提出了一种迭代自适应多状态约束卡尔曼滤波双目视觉/惯性里程计算法（NN-MSCKF）。【方法】首先分析遮蔽空间下救援人员剧烈、复杂运动的跟踪效率和实时性需求，设计迭代自适应算法，利用窗口数据迭代对激励进行判断，触发初始化条件构造量测更新；其次研究地图点个数和像素区分度评估与筛选方式，引入地图点优化机制，提高对地图点进行评估和筛选的实时性；最后搭建仿真与试验平台对算法进行验证。【结果】实验结果表明，该算法相比MSCKF算法实时性提高1 s，全局精度提升55%，局部精度提升88.9%，验证了本方法的有效性。

关键词

视觉/惯性里程计 / 多状态约束 / 迭代自适应 / 地图点优化