融合地圖測繪與圖像導(dǎo)航的車輛高精度定位技術(shù)研究
發(fā)布時間:2021-08-28 19:32
如何有效克服衛(wèi)星信號不好情況下的定位導(dǎo)航失敗的問題,實現(xiàn)運動載體的自主、高精度導(dǎo)航,提升運動載體的作業(yè)能力,是導(dǎo)航領(lǐng)域研究的熱點。針對特殊車輛導(dǎo)航性能的需求,本文從測繪與導(dǎo)航兩個角度出發(fā),研究基于RTK(Real-Time Kinematic)測繪與圖像匹配定位的測繪導(dǎo)航一體化技術(shù),提升車輛的導(dǎo)航性能。首先,論文針對車載圖像高精度導(dǎo)航的要求,結(jié)合RTK高精度地理定位的特點,提出了一種基于地圖測繪的圖像導(dǎo)航方案,并整合地圖測繪與圖像導(dǎo)航模塊,提出了一套完整的地圖測繪與圖像導(dǎo)航功能一體化技術(shù)方案,并對該技術(shù)方案中的圖像標(biāo)記提取與檢索方法進行研究。其次,論文針對地理位置標(biāo)注下的導(dǎo)航地圖測繪方法展開研究,根據(jù)視覺局部坐標(biāo)系與地理全局坐標(biāo)系的關(guān)系設(shè)計了基于相似變換參數(shù)估計的導(dǎo)航地圖測繪算法,并針對多子地圖融合問題,采用地理位置幾何關(guān)系的約束條件對多個局部子地圖進行拼接,有效提升了測繪地圖的作用范圍。再次,論文基于最小二乘意義下的坐標(biāo)變換參數(shù)估計算法,提出了基準(zhǔn)地圖下的圖像導(dǎo)航定位算法,并在以上全局坐標(biāo)估計算法的基礎(chǔ)上,提出了局部鄰域變換估計下的高精度圖像導(dǎo)航定位算法,提升了導(dǎo)航系統(tǒng)的地理定位精度...
【文章來源】:南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:78 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
RTK定位系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
圖 2.2 Fast 角點結(jié)構(gòu)圖描鄰域的尺寸為3 3,在真實特征角點附近會存在多個 FAST 角點值pS 的定義,采用非極大值抑制的算法對鄰域內(nèi)存在多個 FAST 角取真實角點。其中 FAST 角點的響應(yīng)值 定義為:特征角點鄰域內(nèi)角點的像素差的絕對值之和。
原始圖像的金字塔模型
【參考文獻】:
期刊論文
[1]美陸軍研究實驗室(ARL)開發(fā)GPS拒止環(huán)境下的導(dǎo)航定位新技術(shù)[J]. 無線電工程. 2018(12)
[2]基于低成本MEMS慣性器件的車載短時導(dǎo)航算法研究[J]. 杜思遠,李杰,鄭濤,許廷金,魏曉凱. 儀表技術(shù)與傳感器. 2018(11)
[3]基于人工智能的三維傳感網(wǎng)空間定位技術(shù)[J]. 袁東明,張麗穎. 電子產(chǎn)品世界. 2018(11)
[4]融合幾何信息的視覺SLAM回環(huán)檢測方法[J]. 韓煦深,鄒丹平,蔣鈴鴿,劉佩林. 信息技術(shù). 2018(07)
[5]視覺無人機棚內(nèi)煤場自主飛行與地圖構(gòu)建[J]. 周武根,李運,彭曉東. 導(dǎo)航定位與授時. 2018(04)
[6]ORB-SLAM2車載雙目視覺的自主導(dǎo)航性能評估[J]. 沈燕芬,張小紅,朱鋒. 導(dǎo)航定位學(xué)報. 2018(02)
[7]基于HALCON的工業(yè)零件檢測研究[J]. 孫天一,蒙煌昌,江素婷,黃金海. 電子世界. 2018(10)
[8]一種基于CIS的二維碼掃描識別算法[J]. 鐘陽,李外云,金豫. 信息技術(shù). 2016(12)
[9]基于視覺FastSLAM的移動機器人自主探索方法[J]. 崔帥,高雋,張駿,范之國. 模式識別與人工智能. 2016(12)
[10]一種單目視覺ORB-SLAM/INS組合導(dǎo)航方法[J]. 周紹磊,吳修振,劉剛,張嶸,徐海剛. 中國慣性技術(shù)學(xué)報. 2016(05)
博士論文
[1]機器人同時定位與建圖方法研究[D]. 劉利枚.中南大學(xué) 2012
碩士論文
[1]航天器自主交會對接相對導(dǎo)航方法研究[D]. 封天明.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[2]浮選泡沫圖像特征提取算法的工業(yè)應(yīng)用研究[D]. 張昌盛.電子科技大學(xué) 2018
[3]無人機視覺定位的景象匹配算法研究[D]. 萬成浩.戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學(xué) 2018
[4]基于圖像底層特征的圖像聚類與檢索研究[D]. 鞠成恩.昆明理工大學(xué) 2018
[5]基于CCD圖像處理的航空發(fā)動機葉片邊緣檢測技術(shù)研究[D]. 唐曉曉.沈陽工業(yè)大學(xué) 2017
[6]高精度載波相位差分定位技術(shù)及其應(yīng)用研究[D]. 張偉.湖南科技大學(xué) 2014
[7]北斗/GPS雙模差分定位技術(shù)的研究及實現(xiàn)[D]. 劉琳.北京交通大學(xué) 2013
[8]自主導(dǎo)航車局部地圖創(chuàng)建研究[D]. 梁雄.中南大學(xué) 2011
[9]基于單目視覺的家庭機器人全局定位研究[D]. 鞠玉江.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2006
本文編號:3369115
【文章來源】:南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:78 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
RTK定位系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
圖 2.2 Fast 角點結(jié)構(gòu)圖描鄰域的尺寸為3 3,在真實特征角點附近會存在多個 FAST 角點值pS 的定義,采用非極大值抑制的算法對鄰域內(nèi)存在多個 FAST 角取真實角點。其中 FAST 角點的響應(yīng)值 定義為:特征角點鄰域內(nèi)角點的像素差的絕對值之和。
原始圖像的金字塔模型
【參考文獻】:
期刊論文
[1]美陸軍研究實驗室(ARL)開發(fā)GPS拒止環(huán)境下的導(dǎo)航定位新技術(shù)[J]. 無線電工程. 2018(12)
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[3]基于人工智能的三維傳感網(wǎng)空間定位技術(shù)[J]. 袁東明,張麗穎. 電子產(chǎn)品世界. 2018(11)
[4]融合幾何信息的視覺SLAM回環(huán)檢測方法[J]. 韓煦深,鄒丹平,蔣鈴鴿,劉佩林. 信息技術(shù). 2018(07)
[5]視覺無人機棚內(nèi)煤場自主飛行與地圖構(gòu)建[J]. 周武根,李運,彭曉東. 導(dǎo)航定位與授時. 2018(04)
[6]ORB-SLAM2車載雙目視覺的自主導(dǎo)航性能評估[J]. 沈燕芬,張小紅,朱鋒. 導(dǎo)航定位學(xué)報. 2018(02)
[7]基于HALCON的工業(yè)零件檢測研究[J]. 孫天一,蒙煌昌,江素婷,黃金海. 電子世界. 2018(10)
[8]一種基于CIS的二維碼掃描識別算法[J]. 鐘陽,李外云,金豫. 信息技術(shù). 2016(12)
[9]基于視覺FastSLAM的移動機器人自主探索方法[J]. 崔帥,高雋,張駿,范之國. 模式識別與人工智能. 2016(12)
[10]一種單目視覺ORB-SLAM/INS組合導(dǎo)航方法[J]. 周紹磊,吳修振,劉剛,張嶸,徐海剛. 中國慣性技術(shù)學(xué)報. 2016(05)
博士論文
[1]機器人同時定位與建圖方法研究[D]. 劉利枚.中南大學(xué) 2012
碩士論文
[1]航天器自主交會對接相對導(dǎo)航方法研究[D]. 封天明.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[2]浮選泡沫圖像特征提取算法的工業(yè)應(yīng)用研究[D]. 張昌盛.電子科技大學(xué) 2018
[3]無人機視覺定位的景象匹配算法研究[D]. 萬成浩.戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學(xué) 2018
[4]基于圖像底層特征的圖像聚類與檢索研究[D]. 鞠成恩.昆明理工大學(xué) 2018
[5]基于CCD圖像處理的航空發(fā)動機葉片邊緣檢測技術(shù)研究[D]. 唐曉曉.沈陽工業(yè)大學(xué) 2017
[6]高精度載波相位差分定位技術(shù)及其應(yīng)用研究[D]. 張偉.湖南科技大學(xué) 2014
[7]北斗/GPS雙模差分定位技術(shù)的研究及實現(xiàn)[D]. 劉琳.北京交通大學(xué) 2013
[8]自主導(dǎo)航車局部地圖創(chuàng)建研究[D]. 梁雄.中南大學(xué) 2011
[9]基于單目視覺的家庭機器人全局定位研究[D]. 鞠玉江.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2006
本文編號:3369115
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