結合單攝影機同步定位與建圖演算法與慣性感測元件之定位與導航技術

摘要

使用全球定位系统(GPS)作为主要感测装置之定位与导航系统已经发展数十年,该技术已相当成熟且广泛被运用在户外开放环境之应用.近年来随着小型无人载具与飞行载具之迅速发展,户外开放环境的应用已经不足以应付快速发展的各式应用,尤其是针对室内或大楼林立的都会区.为了满足在GPS讯号微弱或是无法到达的环境所需的定位需求,已有许多研究开始进行无GPS环境定位技术之研究与开发,除了使用超音波和雷射等感测器外,已经有许多的研究使用影像处理技术来克服室内定位之问题.本研究的目的是整合单摄影机同步定位与建图(MonoSLAM)演算法与惯性测量元件(IMU),开发出可靠又稳定之室内定位系统.该MonoSLAM演算法撷取影像上多个特征点并使用扩展卡尔曼滤波(EKF),估算出镜头与特征点之相对位置关系,同时估算出镜头之位置、速度与姿态等资讯.由于不同影像之特征点不一定会相同,因此特征点追踪演算法对于状态估算之可靠度与准确度就扮演着相当重要的脚色,错误的特征点预测与计算将造成状态估算发散.为了解决这个问题,本研究使用多速率卡尔曼滤波器来整合多感测器之输出.最后,由实验的结果得知所开发的MonoSLAM与IMU整合系统,可以改善镜头位置估算的可靠性和准确性.