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公开(公告)号:CN115371665A
公开(公告)日:2022-11-22
申请号:CN202211119147.3
申请日:2022-09-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于深度相机和惯性融合的移动机器人定位方法,它属于视觉惯性导航技术领域。本发明解决了由于受到移动机器人运动方式和环境的影响,导致当前视觉SLAM系统容易出现定位失败或获得的定位效果差的问题。本发明利用了深度相机的深度不确定性模型和多视图三角化结合的方法,能够自适应地完成不同距离特征点的深度估计。并且在此基础上,提出了特征点动态分级管理方法,该方法结合跟踪次数和重投影误差动态地进行特征点分类并去除离群点。通过构建IMU预积分先验误差模型,平面运动约束,特征点深度约束以及3D‑2D特征点重投影误差模型,利用多种约束联合实现移动机器人位姿的估计。本发明方法可以应用于视觉惯性导航技术领域。
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公开(公告)号:CN109813343A
公开(公告)日:2019-05-28
申请号:CN201910219315.8
申请日:2019-03-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明提供了一种离心机初始对准误差的测量方法,属于惯性仪表测试技术领域。本发明中的离心机由一个主轴和三个工作台构成,首先利用经纬仪将离心机主轴轴线、工作台轴线、经纬仪视准轴轴线调整在同一铅垂平面内,通过主轴旋转90°计算出经纬仪中心距主轴轴线的距离,之后控制主轴和工作台旋转不同角度,通过经纬仪分别对准工装的两条棱线测量其水平角,最后通过最小二乘辨识出两条竖直棱线的水平坐标,计算出离心机初始对准误差。本发明能够准确和高效地测量离心机上安装加速度计工装的初始对准误差,从而保证加速度计测试时在离心机上的对准精度,无需进行反复测试调整和计算。
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