基于准三维视觉模型的组合导航系统

摘要

视觉信息与其它信息相比，具有信息丰富，获得所花费的成本低廉，且处理方法比较成熟等特点，因此利用视觉信息进行导航就是一个很有意义的研究课题。 本文借鉴了国内外各种组合导航的方法，基于准三维模型，利用卡尔曼滤波的方法，实现计算机视觉和捷联惯导系统组合，利用已知地标点的位置信息，为航行器飞行进行导航。 在设计组合导航系统的卡尔曼滤波器时，采用了输出校正模式。卡尔曼滤波器的量测信息是以下的两个位置量的差值：一是计算机视觉系统获得的地面地标点在图像中的位置信息，二是把SINS输出的航行器的位置和姿态信息输入到摄像机模型中，计算出的地面地标点在投影面中的位置信息。对二者的误差进行估计，经过滤波以后，卡尔曼滤波器的输出就是对惯导系统误差值的估计，这样就可以对惯导系统进行校正。 通过对航行过程进行仿真，可以看出，计算机视觉获得的定位精度较高，即使在陀螺仪和加计精度较差的情况下也可以获得良好的定位精度。在仿真过程中，调整陀螺仪、加速度计和摄像机这三者的精度，可以得到一系列结果。对结果的比较分析说明：摄像机的分辨率对最后定位精度的影响最大，陀螺仪次之，加计影响最小；摄像机分辨率对定位精度的影响在一定范围内比较明显，而当精度达到一定程度后，继续提高摄像机的精度对结果影响不明显。 仿真结果证明，本论文所提出的方案在一定程度上提高了航行的导航精度，具有一定的实用价值。

目录

文摘

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第一章绪论

1.1引言

1.2国内外研究现状

1.3选题意义

1.4本文主要工作

第二章基本理论

2.1本文所用坐标系

2.2捷联惯导系统的基本原理

2.2.1航行器速度更新

2.2.2导航位置矩阵更新

2.2.3姿态矩阵的更新

2.2.4捷联惯导的输出

2.3捷联惯导系统的误差方程

2.4卡尔曼滤波

2.4.1系统描述

2.4.2卡尔曼滤波过程

2.5本章小结

第三章准三维视觉模型

3.1视觉定位原理

3.2透视变换

3.3组合导航系统方案

3.3.1摄像机的安装

3.3.2从图像提取特征点的位置

3.3.3从惯导信息计算地标在图像中的位置

3.3.4组合导航方案

3.4本章小结

第四章组合导航量测方程的推导

4.1量测信息与状态信息

4.2导航位置误差对成像的影响

4.3三个方位角误差对成象的影响

4.4量测方程的建立

4.5对状态向量的扩展

4.6本章小结

第五章仿真测试环境

5.1仿真系统总体情况

5.2仿真环境导航位置矩阵更新

5.3加计在组合导航时的输入

5.4陀螺仪在组合导航时的输入

5.5仿真环境下的地标的图像坐标

5.6本章小节

第六章准三维模型的验证

6.1仿真条件

6.2航行器的定位

6.3未知地标的定位

6.4本章小结

第七章器件精度与导航精度关系分析

7.1图像系统精度与定位误差的关系

7.2分析器件对导航精度的影响

7.2.1陀螺精度变化对导航精度的影响

7.2.2加计精度变化对导航精度的影响

7.2.3加计陀螺同时变化对导航精度的影响

7.3本章小结

第八章总结与展望

8.1工作总结

8.2展望

参考文献

发表文章

附录

致谢