基于机器视觉和惯导融合的移动机器人运动姿态估计方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201110417967.6
IPC分类号：G01C21/00;G01C21/16
申请日期：
2011-12-14
申请人：
浙江大学

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专利名称	基于机器视觉和惯导融合的移动机器人运动姿态估计方法
申请号	CN201110417967.6	申请日期	2011-12-14
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2012-07-04	公开/公告号	CN102538781A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01C21/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01C 测量距离、水准或者方位；勘测；导航；陀螺仪；摄影测量学或视频测量学（液体水平面的测量入G01F；无线电导航，通过利用无线电波的传播效应，例如多普勒效应，传播时间来测定距离或速度，利用其他波的类似装置入G01S） G01C21/00 导航；不包含在G01C 1/00至G01C 19/00组中的导航仪器（测量车辆在地面行驶的距离入G01C 22/00；车辆位置、行程、高度或姿态的控制入G05D 1/00；涉及给车辆传输导航指令的用于道路车辆的交通控制系统入G08G 1/0968）	IPC分类号	G;0;1;C;2;1;/;0;0;;;G;0;1;C;2;1;/;1;6查看分类表>
申请人	浙江大学	申请人地址	浙江省杭州市西湖区浙大路38号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江大学	当前权利人	浙江大学
发明人	路丹晖;马丽莎;杨飞;刘济林
代理机构	杭州求是专利事务所有限公司	代理人	张法高

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉和惯导融合的移动机器人运动姿态估计方法，其步骤为：同步采集移动机器人双目相机图像及三轴惯导数据；提取前后帧图像特征并匹配估计运动姿态；利用惯导计算俯仰角和横滚角；建立卡尔曼滤波器模型融合视觉和惯导姿态估计；根据估计方差自适应调整滤波器参数；姿态修正的累积航位推算。本发明提出实时扩展卡尔曼滤波器姿态估计模型，利用惯导结合重力加速度方向作为补充，对视觉里程计三个方向姿态估计进行解耦，修正姿态估计的累积误差；根据运动状态采用模糊逻辑调整滤波器参数，实现自适应的滤波估计，降低加速度噪声的影响，有效的提高了视觉里程计的定位精度和鲁棒性。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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