基于RatSLAM的微慣性-視覺仿生導航算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、慣性/視覺組合導航由于具有良好的互補性和自主性，已成為導航技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點。RatSLAM算法通過模擬嚙齒類動物大腦海馬區(qū)導航機制，實現(xiàn)實時定位，是當今較為實用的一種仿生導航算法。然而，該算法僅僅依賴視覺信息，在復雜的環(huán)境中存在可靠性低、導航精度不高等問題。本文在RatSLAM算法的基礎(chǔ)上增加慣性導航信息，研究了慣性/視覺仿生組合導航算法，構(gòu)建了實驗系統(tǒng)并進行了車載實驗驗證。實測結(jié)果表明基于 RatSLAM的微慣性/視覺仿生導航算法相

2、對于純視覺算法具有環(huán)境適應性更強、精度更高等優(yōu)點。
　　論文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新工作如下：
　　1、建立了微慣性/視覺組合導航模型。從 MIMU基本原理和捷聯(lián)慣導解算兩個方面系統(tǒng)介紹了微慣性系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)；從攝像機模型、視覺導航算法兩個方面說明了視覺系統(tǒng)。
　　2、設(shè)計了基于RatSALM的微慣性/視覺仿生導航算法。闡述了RatSALM仿生導航原理，對視覺RatSLAM仿生導航算法進行了實驗驗證，并簡要進行了算法性能分

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