CN119394308A 基于视觉惯导融合与位姿修正的rov定位导航系统及方法 （西安理工大学）

基于视觉惯导融合与位姿修正的ROV定位导本发明公开了基于视觉惯导融合与位姿修处理模块通过导线连接有视觉与惯导数据融合修正的ROV定位导航系统的定位导航方法。本发明通过融合IMU提供的惯性数据和视觉传感器捕获的环境特征信息，能够实现对ROV位置和姿态的高精度估计，利用MSCKF算法对传感器数据进22.根据权利要求1所述的基于视觉惯导融合与位姿修正的惯导系统与视觉传感器均与视觉与惯导数据3.根据权利要求2所述的基于视觉惯导融合与位姿修正4.根据权利要求1_3任意所述的基于视觉惯导融合与位姿修正的ROV定位导航系统的步骤1、在ROV前端安装捷联式惯导系统与视觉传感器，步骤4、将所述步骤3中的紧耦合信息通过基于词袋模型的水位姿修正模块来提高导航定位的精度和可靠性，实现对ROV在水下环境中的精确导航与定5.根据权利要求4所述的基于视觉惯导融合与位姿修正的ROV定位导航系统的定位导34速度和位置预测公式中的各项龙格库塔系数k分建立好的IMU测量模型将用于后续视觉与惯导数据融合6.根据权利要求4所述的基于视觉惯导融合与位姿修正的ROV定位导航系统的定位导出的特征点与相邻帧的特征点进行匹配，建立起这些特征点在连续图像帧之间的对应关57.根据权利要求4所述的基于视觉惯导融合与位姿修正的ROV定位导航系统的定位导为确保滤波器的稳定性并避免协方差矩阵的一个量x的估计的误差为求=x-,x为状态量的真实值，为状态量的估计值，对于四元数噪声协方差矩阵Qk和状态转移矩阵Φk，可以计算在k时刻到k+1时刻的IMU状态协方差6j,i为相机i时刻观察第j个特征点时的2x1维图像噪声向量，在相机帧中表示的7在建立了观测模型之后，系统仅在满足特定预设条件时，滤8.根据权利要求4所述的基于视觉惯导融合与位姿修正的ROV定位导航系统的定位导8[0001]本发明属于水下导航定位系统技术领域，涉及基于视觉惯导融合与位姿修正的[0002]有缆遥控式水下机器人(RemotelyOperatedVehicle,ROV)的导航定位技术在海[0003]传统的ROV定位导航系统在磁场干扰或复杂水下环境中的精度受限，高精度导航[0004]本发明的目的是提供基于视觉惯导融合与位姿修正的ROV定位导航系统，解决了[0005]本发明的另一目的是提供基于视觉惯导融合与位姿修正的ROV定位导航系统的定包括装载于ROV上的惯性测量值与图像预处理模块，惯性测量值与图像预处理模块通过导[0010]本发明所采用的另一种技术方案是，基于视觉惯导融合与位姿修正的ROV定位导9位姿修正模块来提高导航定位的精度和可靠性，实现对ROV在水下环境中的精确导航与定[0027]基于向量投影的相对关系，选择任意向量R，假定{I}系通过绕转轴q转动可到达p(5)[0059]为确保滤波器的稳定性并避免协方差矩阵的奇异性，将状态量描述为误差的形k时刻到k+1时刻的状态转移矩阵Φk如下：[0069]噪声协方差矩阵Qk和状态转移矩阵Φk，可以计算在k时刻到k+1时刻的IMU状态协[0079]式中，zj,i和分别是第j个特征点在第i时刻相机位姿观察时的观测量和估计[0082]Hj,i和HX,分别是观测量关于特征位置和状态的雅克比矩阵，将该特征的所有Mj统采用已知标志点进行外环位姿修正，通过标志点的精确位置信息来校准当前的位姿估[0092]1)本发明通过融合IMU提供的惯性数据和视觉传感器捕获的环境特征信息，能够载于ROV上的惯性测量值与图像预处理模块，惯性测量值与图像预处理模块通过导线连接[0105]视觉与惯导数据融合模块包括多状态约束卡尔曼滤波器(MSCKF)，多状态约束卡[0106]基于视觉惯导融合与位姿修正的ROV定位导航系统的定位导航方法，具体按照以[0119]基于向量投影的相对关系，选择任意向量R，假定{I}系通过绕转轴q转动可到达[0133]采用四阶的龙格库塔法(Runge_KuttaMethods)对速度和位置信息进行递推，具[0149]首先从匹配的样本数据集任意抽出4组特征点对，接下来计算该模型的单应性矩[0154]为确保滤波器的稳定性并避免协方差矩阵的奇异性，将状态量描述为误差的形i=x-i,x为状态量的真实值，为状态量的估计值，对于四k时刻到k+1时刻的状态转移矩阵Φk如下：[0165]有了噪声协方差矩阵Qk和状态转移矩阵Φk，可以计算在k时刻到k+1时刻的IMU状k表示k_1到k时刻IMU的误差对状态影响的协方差，这个值是根据IMU的读数最小二乘法来最小化误差，从而得到这些特征位置的估计值"i,观测项为一系列归一化[0175]式中，zj,i和分别是第j个特征点在第i时刻相机位姿观察时的观测量和估计[0178]Hj,i和Hr,分别是观测量关于特征位置和状态的雅克比矩阵，将该特征的所有Mj点的连续跟踪长度达到设置的最大滑动窗口长度)时，滤波器才会对观测数据进行更新处位姿修正模块来提高导航定位的精度和可靠性，实现对ROV在水下环境中的精确导航与定检测到图像中的特征点，对获取的水下图像采用限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)图计算对应的累积分布函数(CumulativeDistributionFunction,CDF)；根据CDF重新分[0196]本发明采用LK光流法追踪特征点的移动过程以表征相机的运动状态，以达到ROV[0222]其中n,=Qin,为噪声向量，其协方差矩阵为R,=Q了R,Q=O⃞,I,,r为Q1中的列数。nn[0229]本发明位姿修正模块为完成水下视觉回环的高效检测，使用基于词袋(Bagof[023