针对视觉/惯导系统的异常数据检测算法研究

姜海燕; 王立勇; 苏清华; 王绅同; 张鹏博; 王弘轩; 谢敏

doi:CNKI:SUN:CGGL.0.2024-06-027

重庆理工大学学报（自然科学版） ›› 2024, Vol. 38 ›› Issue (06) : 220 -226. DOI: CNKI:SUN:CGGL.0.2024-06-027

针对视觉/惯导系统的异常数据检测算法研究

姜海燕, 王立勇, 苏清华, 王绅同, 张鹏博, 王弘轩, 谢敏

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摘要

视觉/惯导航系统(VINS)中传感器异常数据的故障检测(FD)方法对提高系统的定位性能和可靠性至关重要。然而，基于视觉/惯导航系统的异常数据检测与排除方法的研究相对较少。提出一种基于传感器测量残差的异常数据检测算法(VINS-ORFD),通过对相机和IMU异常数据进行主动检测并过滤，提升系统可靠性。基于TUM数据集的测试结果表明，该算法不仅可以实现视觉和IMU传感器异常数据快速检测，还能提升至少22.66%的定位精度(RMSE)。