遮挡情况下刚体位姿估计的自适应无迹卡尔曼分布式融合

摘要：

针对视觉目标位姿估计系统中常出现的因为特征点遮挡而造成系统估计结果不准确的问题,本文提出了一种利用自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)作为局部滤波器的分布式融合估计方法.通过引入改进的Sage-Husa噪声估计器自适应过程噪声.根据特征点识别量将遮挡情况分为部分遮挡和严重遮挡,对部分遮挡子系统根据先验信息修复缺失观测点后进行局部滤波估计,严重遮挡子系统不参与融合,利用当前时刻整体估计结果对其进行初始化.通过仿真获取了区分遮挡情况的阈值,实验结果表明所提方法能够提升系统在遮挡情况下的估计精度与鲁棒性.

关键词：无迹卡尔曼滤波器、自适应滤波、位姿估计、视觉传感器、视觉遮挡

所属期刊栏目：37

资助基金：国家自然科学基金项目;国家重点研发计划项目

在线出版日期：2020-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：69-80