基于双目视觉与IMU的组合导航算法

针对INS/GPS组合导航技术在GPS失效时难以有效导航的问题,提出一种基于误差状态粒子滤波器的双目视觉与IMU组合导航算法.通过把状态量映射到李代数上,在向量空间直接求解四元数随机粒子分布,使用粒子滤波器实现多传感器数据融合,完成载体运动信息的实时估计.使用EuRoC公开数据集对算法进行验证,实验结果表明,算法的定位精度在0.6 m以内,CPU占用率相比Vins Fusion和OKVIS分别降低了约29.7％和57.2％;运行时间相较于Vins Fusion和OKVIS减少了约42.4％和15％.该算法在保证必要导航精度和实时性的同时,具有较高的计算效率.