控制与决策

作者：李荣华,谢辉,韩兴元,朱磊

单位：大连交通大学 机械工程学院,辽宁 大连 116028;大连市先进机器人感知与控制技术创新中心,辽宁 大连 116028,,大连交通大学 机械工程学院,辽宁 大连 116028,,大连交通大学 机械工程学院,辽宁 大连 116028,,大连交通大学 机械工程学院,辽宁 大连 116028,

关键词：视觉-惯性SLAM;弱纹理场景;无人机;亚像素角点;边缘化加速

基金：国防科技重点实验室基金项目(2022-JCJQ-L8-015-0201)；辽宁省教育厅科学研究重点项目(LJKZ0475)； 大连市高层次人才创新支持计划项目(2022RJ03).

针对无人机在弱纹理场景下定位不准确的问题,提出一种基于边缘化加速的无人机定位方法.参考开源的VINS-Fusion算法架构,首先采用Harris角点算法提取需要优化的角点信息,融合亚像素角点算法对提取的角点信息进行迭代和精度提升,为后端优化线程提供良好的初始值;然后设计一种边缘化加速策略,通过滑窗法筛选出需要优化的视觉残差信息,采用舒尔补方法将筛选出的视觉残差信息转化为先验信息加入优化,拆分边缘化线程并且重构信息矩阵,索引视觉残差信息的行和列,将含有信息较多的矩阵块移至信息矩阵右下角,保留更多的先验信息;最后使用EuRoc数据集进行评估.实验结果表明,与开源的视觉惯导融合的SLAM系统相比,所提出算法在定位精度上得到明显提升,同时可以保证较高的运算效率,满足无人机定位的实时性要求.

来源：2024年第10期

《控制与决策》期刊编辑部

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