融合定位方法、装置、系统及飞行汽车制造方法及图纸

本申请涉及一种融合定位方法、装置、系统及飞行汽车。该方法包括：获取视觉惯导里程计输出的局部位姿数据，其中所述局部位姿数据根据对视觉数据和IMU数据进行紧耦合融合得到，其中所述IMU数据根据视觉惯导里程计的第一IMU数据和导航设备的第二IMU数据进行处理得到；获取所述导航设备输出的全局位姿数据；将所述局部位姿数据与所述全局位姿数据进行松耦合融合处理，将融合处理后得到的定位数据输出作为定位结果。本申请提供的方案，能够在室外飞行场景下提供较为准确和稳定的定位。外飞行场景下提供较为准确和稳定的定位。外飞行场景下提供较为准确和稳定的定位。

【技术实现步骤摘要】
融合定位方法、装置、系统及飞行汽车


[0001]本申请涉及飞行汽车
，尤其涉及一种融合定位方法、装置、系统及飞行汽车。

技术介绍

[0002]目前，SLAM(Simultaneous localization and mapping，同步定位与地图构建)被认为是实现移动机器人自主作业的核心技术，已被广泛应用于无人机、无人车和虚拟现实等领域。视觉传感器在高速运动过程中画面易模糊，其对高速运动和旋转的运动估计存在天生不足；IMU(Inertial Measurement Unit，惯性测量单元)内置了加速度和陀螺仪，其对短时间的高速运动检测十分的精准，但其长时间工作存在累计误差。VIO(Visual
‑
Inertial Odometry，视觉惯导里程计)则综合了IMU和视觉传感器各自的特点，主要通过IMU和视觉传感器例如相机的输入数据，估计出当前载体的运动状态信息，其中包括速度、姿态和位置等。
[0003]目前大部分的视觉里程计的应用都集中在室内场景，因为室内场景相对稳定，无论是光照、机体运动还是特征纹理(点特征、线特征)都相对稳定。相关技术中，针对室外飞行场景等空中场景的视觉里程计应用相对较少。空中场景对6个自由度的状态都比较敏感，是一个真正的3D场景，且高空运动状态更加复杂，视角的切换也会更加的剧烈，比较难准确和稳定地实现定位。
[0004]因此，针对室外飞行场景，有待为飞行器例如飞行汽车等提供更适用及更准确的定位方法。

技术实现思路

[0005]为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种融合定位方法、装置、系统及飞行汽车，能够在室外飞行场景下提供较为准确和稳定的定位。
[0006]本申请第一方面提供一种融合定位方法，包括：
[0007]获取视觉惯导里程计输出的局部位姿数据，其中所述局部位姿数据根据对视觉数据和IMU数据进行紧耦合融合得到，其中所述IMU数据根据视觉惯导里程计的第一IMU数据和导航设备的第二IMU数据进行处理得到；
[0008]获取所述导航设备输出的全局位姿数据；
[0009]将所述局部位姿数据与所述全局位姿数据进行松耦合融合处理，将融合处理后得到的定位数据输出作为定位结果。
[0010]在一实施方式中，所述视觉惯导里程计包括相机和第一IMU设备，所述视觉数据来自所述相机，所述第一IMU数据来自所述第一IMU设备；
[0011]所述导航设备包括第二IMU设备，所述第二IMU数据来自所述第二IMU设备。
[0012]在一实施方式中，所述IMU数据根据视觉惯导里程计的第一IMU数据和导航设备的第二IMU数据进行处理得到，包括：
[0013]如果所述导航设备的第二IMU设备的所述第二IMU数据的接收为正常，选择所述第二IMU数据作为所述IMU数据；
[0014]如果所述导航设备的第二IMU设备的所述第二IMU数据的接收为异常，选择所述第一IMU数据作为所述IMU数据。
[0015]在一实施方式中，所述将所述局部位姿数据与所述全局位姿数据进行松耦合融合处理，将融合处理后得到的定位数据输出作为定位结果，包括：
[0016]在所述导航设备出现信号异常时，根据所述视觉惯导里程计输出的局部位姿数据确定定位数据，将所述定位数据输出作为定位结果；
[0017]在所述视觉惯导里程计出现视觉欠约束时，根据所述导航设备输出的全局位姿数据确定定位数据，将所述定位数据输出作为定位结果。
[0018]在一实施方式中，所述在所述导航设备出现信号异常时，根据所述视觉惯导里程计输出的局部位姿数据确定定位数据，将所述定位数据输出作为定位结果，包括：
[0019]在所述导航设备的协方差矩阵异常时，获取将所述视觉惯导里程计的局部位姿数据转换到全局坐标系后与所述全局位姿数据之间的变换关系值；
[0020]将所述视觉惯导里程计输出的局部位姿数据与所述变换关系值进行相乘运算后得到定位数据，将所述定位数据输出作为定位结果。
[0021]在一实施方式中，所述在所述视觉惯导里程计出现视觉欠约束时，根据所述导航设备输出的全局位姿数据确定定位数据，将所述定位数据输出作为定位结果，包括：
[0022]在所述视觉惯导里程计的协方差矩阵异常时，获取将所述视觉惯导里程计的局部位姿数据转换到全局坐标系后与所述全局位姿数据之间的变换关系值，根据所述变换关系值确定所述变换关系值与真实位置变换关系值之间的差值；
[0023]将所述导航设备输出的全局位姿数据与所述差值的逆进行相乘运算后得到定位数据，将所述定位数据输出作为定位结果。
[0024]在一实施方式中，所述获取所述导航设备输出的全局位姿数据，包括：
[0025]获取所述导航设备输出的采用载波相位差分定位RTK方式得到的全局位姿数据。
[0026]在一实施方式中，所述视觉惯导里程计在进行初始化时，根据视觉数据、IMU数据和所述导航设备输出的全局位姿数据进程初始化；其中，
[0027]对所述视觉数据进行PnP位姿解算，对所述IMU数据进行积分处理后进行位姿解算；
[0028]将视觉数据的位姿解算结果与IMU数据的位姿解算结果一起进行滤波得到更新的位姿变换数据；
[0029]将滤波得到的所述位姿变换数据与所述导航设备输出的全局位姿数据结合作为反馈，修正所述视觉惯导里程计上一帧的视觉数据。
[0030]本申请第二方面提供一种融合定位装置，包括：
[0031]第一输入模块，用于获取视觉惯导里程计输出的局部位姿数据，其中所述局部位姿数据根据对视觉数据和IMU数据进行紧耦合融合得到，其中所述IMU数据根据视觉惯导里程计的第一IMU数据和导航设备的第二IMU数据进行处理得到；
[0032]第二输入模块，用于获取所述导航设备输出的全局位姿数据；
[0033]融合定位模块，用于将所述局部位姿数据与所述全局位姿数据进行松耦合融合处
理，将融合处理后得到的定位数据输出作为定位结果。
[0034]在一实施方式中，所述融合定位模块包括：
[0035]第一处理子模块，用于在所述导航设备出现信号异常时，根据所述视觉惯导里程计输出的局部位姿数据确定定位数据，将所述定位数据输出作为定位结果；
[0036]第二处理子模块，用于在所述视觉惯导里程计出现视觉欠约束时，根据所述导航设备输出的全局位姿数据确定定位数据，将所述定位数据输出作为定位结果。
[0037]本申请第三方面提供一种融合定位系统，包括：
[0038]视觉惯导里程计，用于输出局部位姿数据；
[0039]导航设备，用于输出全局位姿数据和第二IMU数据；
[0040]计算平台，用于获取视觉惯导里程计输出的局部位姿数据，其中所述局部位姿数据根据对视觉数据和IMU数据进行紧耦合融合得到，其中所述IMU数据根据视觉惯导里程计的第一IMU数据和导航设备的第二IMU数据进行处理得到；获取所述导航设本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种融合定位方法，其特征在于，包括：获取视觉惯导里程计输出的局部位姿数据，其中所述局部位姿数据根据对视觉数据和IMU数据进行紧耦合融合得到，其中所述IMU数据根据视觉惯导里程计的第一IMU数据和导航设备的第二IMU数据进行处理得到；获取所述导航设备输出的全局位姿数据；将所述局部位姿数据与所述全局位姿数据进行松耦合融合处理，将融合处理后得到的定位数据输出作为定位结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述视觉惯导里程计包括相机和第一IMU设备，所述视觉数据来自所述相机，所述第一IMU数据来自所述第一IMU设备；所述导航设备包括第二IMU设备，所述第二IMU数据来自所述第二IMU设备。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述IMU数据根据视觉惯导里程计的第一IMU数据和导航设备的第二IMU数据进行处理得到，包括：如果所述导航设备的第二IMU设备的所述第二IMU数据的接收为正常，选择所述第二IMU数据作为所述IMU数据；如果所述导航设备的第二IMU设备的所述第二IMU数据的接收为异常，选择所述第一IMU数据作为所述IMU数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述局部位姿数据与所述全局位姿数据进行松耦合融合处理，将融合处理后得到的定位数据输出作为定位结果，包括：在所述导航设备出现信号异常时，根据所述视觉惯导里程计输出的局部位姿数据确定定位数据，将所述定位数据输出作为定位结果；在所述视觉惯导里程计出现视觉欠约束时，根据所述导航设备输出的全局位姿数据确定定位数据，将所述定位数据输出作为定位结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述导航设备出现信号异常时，根据所述视觉惯导里程计输出的局部位姿数据确定定位数据，将所述定位数据输出作为定位结果，包括：在所述导航设备的协方差矩阵异常时，获取将所述视觉惯导里程计的局部位姿数据转换到全局坐标系后与所述全局位姿数据之间的变换关系值；将所述视觉惯导里程计输出的局部位姿数据与所述变换关系值进行相乘运算后得到定位数据，将所述定位数据输出作为定位结果。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述视觉惯导里程计出现视觉欠约束时，根据所述导航设备输出的全局位姿数据确定定位数据，将所述定位数据输出作为定位结果，包括：在所述视觉惯导里程计的协方差矩阵异常时，获取将所述视觉惯导里程计的局部位姿数据转换到全局坐标系后与所述全局位姿数据之间的变换关系值，根据所述变换关系值确定所述变换关系值...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭登，陶永康，傅志刚，董博，南志捷，胡荣海，赵德力，
申请(专利权)人：广东汇天航空航天科技有限公司，
类型：发明
国别省市：