一种基于视觉惯性融合的无人机状态参数初始化方法

摘要

本发明公开了一种基于视觉惯性融合的无人机状态参数初始化方法，针对纯视觉初始化阶段，对将要进入最终全局优化的特征点进行筛选，保留处于图像中部的特征点，对靠近图像边缘的特征点不进行优化，减少需要优化的特征点数目与该阶段的运算规模，保留特征点的跟踪准确度较高，系统精度变化可接受。针对视觉‑惯性校准阶段，在该阶段不再估计各个初始关键帧的速度向量，只估计重力向量与尺度，将原算法的34维方程降为16维方程，降低了方程的求解压力，减少初始化运行时间。本发明在优化迭代之前加入简单闭式求解模型，以减少迭代次数，大幅减少计算时长，具有较强的通用性，可以适用于各种结构的视觉惯性初始化系统，以提升运算效率。