惯性与高阶特征辅助的图像动态环境感知方法研究

项目名称： 惯性与高阶特征辅助的图像动态环境感知方法研究

项目编号： No.61402283

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 邹丹平

作者单位： 上海交通大学

项目金额： 26万元

中文摘要： 图像环境感知方法在机器人自主定位导航与精确制导控制中被广泛应用。但目前图像环境感知方法尚存在如下局限：1) 使用场景中的固定特征点进行定位与地图构建，当特征点被常规场景中的运动物体遮挡时，机器人姿态估计与场景测量精度及其稳定性将大为下降；2) 若无其它辅助，纯图像环境感知方法存在尺度模糊性问题，在固定特征点被遮挡的情况下还将导致尺度浮动变化，导致环境感知性能恶化。 本课题提出结合惯性姿态测量信息和场景高阶几何信息来实现动态场景的图像环境感知方法。通过对目前基于静态场景假设的扩展卡尔曼滤波器扩展，利用惯性姿态信息对自身运动进行预测，并对固定特征点进行识别，结合高阶几何特征的观测模型进行状态求解，从而达到快速、稳定、精确地估算机器人自身姿态位置、场景三维地图结构，以及移动特征点三维运动轨迹的目的。期望通过本课题研究提高机器人在复杂场景下的自主导航能力。

中文关键词： 自主定位；环境感知；无人机；；

英文摘要： Environmental perception is a critical issue of autonomous navigation for robots. Image-based environmental perception has been widely used in self-localization and accurate control in robotic systems as cameras are light weight and low power, while conta

英文关键词： Self-Localization；Perception；UAV；；