申请/专利权人：中国长江电力股份有限公司

申请日：2024-01-10

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117804446A

主分类号：G01C21/16

分类号：G01C21/16;G06V10/80;G06V20/13;G06V10/44;G01C21/20;G01S19/37;G01S19/47;G01S19/53

优先权：["20231128 CN 2023116073478"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于紧耦合的GNSS惯导视觉融合定位方法，包括以下步骤：获取惯性测量单元、全球导航卫星系统以及相机的测量数据并进行预处理，得到惯性测量单元的聚合数据、全球导航卫星系统的GNSS信号数据以及相机的特征点数据；基于因子图对传感器融合系统进行初始化，得到对齐的ECFF坐标与局部坐标；根据对齐的ECFF坐标与局部坐标，采用接收机自主完好性监测算法剔除特征点和GNSS信号数据的离群点，得到最优的特征点和GNSS信号数据；根据最优的特征点和GNSS信号数据，对传感器融合系统进行滑动窗口优化和状态边缘化处理，得到最优的传感器融合系统状态估计值；该方法提高了传感器融合系统的定位精度和鲁棒性。

主权项：1.一种基于紧耦合的GNSS惯导视觉融合定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取惯性测量单元、全球导航卫星系统以及相机的测量数据；S2、对惯性测量单元、全球导航卫星系统以及相机的测量数据进行预处理，得到惯性测量单元的聚合数据、全球导航卫星系统的GNSS信号数据以及相机的特征点数据；S3、根据惯性测量单元的聚合数据、全球导航卫星系统的GNSS信号数据以及相机的特征点数据，并基于因子图对传感器融合系统进行初始化，得到对齐的ECFF坐标与局部坐标；S4、根据对齐的ECFF与局部坐标，采用接收机自主完好性监测算法剔除特征点和GNSS信号数据的离群点，得到最优的特征点和GNSS信号数据；S5、根据最优的特征点和GNSS信号数据，对传感器融合系统进行滑动窗口优化和状态边缘化处理，得到最优的传感器融合系统状态估计值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国长江电力股份有限公司 一种基于紧耦合的GNSS惯导视觉融合定位方法

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