Corner Case大杀器！对GNSS-INS-视觉全源故障鲁棒的滤波器

文章预览

点击“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 机器人AI干货第一时间送达 点击预约直播，开播自动提醒，不错过~ 作者：Haitao Jiang, Dayu Yan, Jiale Wang, Jie Yin 发表信息：GPS Solutions (2024) 28:108，一区顶刊，JCR Q1 论文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s10291-024-01623-9 摘要： 本文介绍了一种针对紧密耦合的全球导航卫星系统（GNSS）、惯性导航系统（INS）和视觉系统（Vision）集成的创新卡尔曼滤波器（KF）故障检测与排除（FDE）方法。该方法通过分析滑动窗口内的KF创新及其协方差来识别故障卫星，并开发了一种针对GNSS和惯性测量单元（IMU）的故障分离、检测和排除策略。 研究背景： 在自动驾驶、服务机器人和无人机等安全关键应用中，精确可靠的导航信息至关重要。GNSS与INS和视觉导航系统的集成因其互补特性而成为提高系统定位精度的常用做法。 创新点 ………………………………