[发明专利]视觉惯性数据深度融合的定位方法及装置有效
| 申请号： | 201810860266.1 | 申请日： | 2018-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN109238277B | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 程农;李建;李清 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G01C21/16 | 分类号： | G01C21/16 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种视觉惯性数据深度融合的定位方法及装置，其中，方法包括以下步骤：步骤S1：在初始时刻将系统置于静止状态，采集初始化时间段内加速度计的测量值和陀螺仪的测量值，以估计系统的初始状态；步骤S2：在得到初始状态后，根据加速度计的测量值和陀螺仪的测量值对系统状态进行传播，并对系统的协方差矩阵进行更新；步骤S3：在获取到图像以后，利用IMU辅助的外点剔除方法跟踪特征点；步骤S4：对于跟踪失败的特征点，根据视觉测量信息构建视觉测量，并对系统状态进行更新。该方法充分利用了视觉惯性融合系统中的多种传感器数据，能有效地利用IMU数据来提升跟踪的效果、效率，能够实时、准确的估计系统的位姿。 | ||
| 搜索关键词： | 视觉 惯性 数据 深度 融合 定位 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种视觉惯性数据深度融合的定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：在初始时刻将系统置于静止状态，采集初始化时间段内加速度计的测量值和陀螺仪的测量值，以估计系统的初始状态；步骤S2：在得到所述初始状态后，根据所述加速度计的测量值和所述陀螺仪的测量值对系统状态进行传播，并对系统的协方差矩阵进行更新；步骤S3：在获取到图像以后，利用IMU辅助的外点剔除方法跟踪特征点；以及步骤S4：对于跟踪失败的特征点，根据视觉测量信息构建视觉测量，并对所述系统状态进行更新。
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