基于稀疏直接法的水下单目视觉惯性里程计

作     者：王益美 黄琰 冯浩 WANG Yimei;HUANG Yan;FENG Hao

作者机构：中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110169 中国科学院大学北京100049 

出 版 物：《测绘通报》 (Bulletin of Surveying and Mapping)

年 卷 期：2025年第1期

页      面：94-100页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081601[工学-大地测量学与测量工程] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：机器人学国家重点实验室自主课题(E21Z0703) 

主　　题：稀疏直接法 自主水下机器人 惯性测量单元 视觉惯性里程计 误差状态卡尔曼滤波 

摘      要：针对水下视觉导航在弱纹理环境下定位精度低及稳健性较差的问题,本文提出了一种基于稀疏直接法的水下单目视觉惯性里程计。该方法基于像素灰度不变的假设,通过优化光度误差估计相机位姿,避免了特征点提取和匹配的复杂过程,从而提高了导航的实时性和稳健性;同时,结合惯性测量单元(IMU)的数据,利用误差状态卡尔曼滤波(ESKF)进行数据融合进一步减小误差,以提高自主水下机器人(AUV)在水下复杂环境导航的稳定性和精度。试验结果表明,误差达厘米级且与单纯的视觉算法相比,有所减小,证明了该系统能够有效融合视觉和惯性信息,在水下导航领域具有较高的精度和稳健性。