复杂光照环境下的视觉惯性定位方法

光流法假设条件严格,对光照条件、载体机动敏感。为了提高光流法特征跟踪和匹配的稳定性,提高视觉惯性定位精度,提出了一种基于精细预积分和自适应特征权重的视觉惯性定位方法。首先,在传统预积分模型的基础上,考虑惯性元件的比例因子和非正交误差,通过精细预积分得到关键帧之间的位姿变化量;其次,用其辅助光流金字塔的跟踪迭代,减少匹配搜索时间并减少特征点误匹配概率。最后,基于特征匹配置信度的差异,利用所设计的特征权重在滑窗内自适应地融合多传感器信息。实验结果表明:在EuRoC数据集中,所提方法能够有效剔除特征错误匹配;在实际实验中,相较于R-VIO、MSCKF和VINS-Mono算法,所提方法的绝对轨迹均方根误差分别平均减小了68.39%、59.06%和29.89%,证明其在各种环境下均具有较强的鲁棒性。

资料为PDF文档格式.

本文档关键词:光照,惯性,视觉,定位,复杂