惯导卫星组合导航辅助的视觉导盲仪定位建图.pdf

随着科技的发展，为视障人士提供辅助的导盲设备越来越智能化、人性化。在众多技术中，视觉即时定位与建图（VSLAM）算法在导盲仪中的应用，因其能够提供丰富的环境信息而备受关注。然而，由于环境因素的限制，VSLAM算法的精度常受到挑战。为了解决这一难题，研究者们提出了惯性测量单元（IMU）与全球定位系统（GPS）组合导航辅助的视觉导盲仪定位建图方法，通过多传感器数据融合技术，显著提升了VSLAM的性能。 本方法的核心在于，通过IMU/GPS组合导航技术提供更为精确的运动模型，用以替代VSLAM中原本的匀速运动模型。IMU可以提供设备的加速度与角速度数据，而GPS则能提供精确的位置信息。这两种数据的结合，能够有效解决VSLAM中常出现的累积误差问题。此外，研究者通过构建非线性优化模型，将视觉信息与组合导航数据进行整合，进一步提高了跟踪的稳定性和定位精度。 在局部建图线程中，研究者也尝试将组合导航的数据融入地图优化过程，从而提高局部地图的精度。相较于传统方法，这种方法在大范围场景下的稳定运行能力显著增强。GPS在复杂环境下的定位偏移问题也得到了有效抑制，进而使得VSLAM的建图效果得到了大幅提升。实验结果表明，这种方法的定位精度可以达到0.47米，这对于视觉导盲仪来说，是一个革命性的进步。 关键词涉及计算机视觉、定位、建图、非线性优化、多传感器融合、组合导航、可穿戴设备和导盲仪等多个领域，表明这项研究是一个跨学科的成果。特别是在提高导航系统性能方面，不同传感器数据的融合显得尤为重要。它不仅为视觉导盲仪提供了高精度的定位和环境映射，而且为其他依赖VSLAM技术的移动机器人或自动化系统提供了性能提升的参考。 本研究的成功，意味着视障人士在使用导盲仪进行自主出行时，将获得更为安全和便利的体验。通过更加精准的定位和环境信息，他们能够在复杂多变的环境中，更准确地规划路径和规避障碍。此外，这也为未来智能导盲仪的进一步研发与创新提供了坚实的技术基础。 总体而言，将IMU和GPS组合导航技术应用于视觉导盲仪的定位建图，是一个极具前瞻性的尝试。它不仅克服了单一传感器在复杂环境下的局限性，而且通过数据融合，实现了对导盲仪定位精度和环境感知能力的双重提升。未来，随着技术的不断进步和优化，我们可以期待更加智能、便捷的导盲设备的出现，进一步改善视障人士的生活质量。