深度相机与微机电惯性测量单元松组合导航算法

张福斌， 林家昀

(1.西北工业大学 航海学院, 陕西 西安 710129; 2.湖南航天机电设备与特种材料研究所, 湖南 长沙 410200)

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随着机器人技术的不断发展，在室内反恐、排爆以及搜救等活动中机器人的使用量日益增加。对于一个自主运动的物体，无论其执行何种任务，准确获取自身位置和姿态(简称位姿)信息是一个必不可少的功能，只有知道自身位姿，才能更好地完成任务[1]。所以室内机器人高精度导航与定位一直是学术研究和工程实践上的一个重点问题。

全球定位系统(GPS)作为一种机器人常用定位方式，由于信号容易被墙壁等障碍物遮挡，在室内几乎不能正常使用[2]。基于里程计的航位推算是一种轮式机器人常用的定位方式[3]，但是由于建筑物内部经常有楼梯等，导致轮式机器人使用范围受限，需要使用双足等非轮式机器人，这种类型的机器人通常无法携带里程计，因此必须依靠其他手段进行导航定位。

微机电系统(MEMS)惯性测量单元(IMU)是一种机器人常用的惯性导航传感器，具有低功耗、体积小、抵抗外界干扰能力强等优点[4]，但单纯基于MEMS IMU的导航系统存在定位误差快速增加等不足[5]。视觉导航作为一种新兴的导航与定位技术，优点在于视觉获取的信息量大[6-7]，能够还原三维场景，并且可以通过回环消除累积的定位误差，但视觉受环境特征影响大，图像匹配存在随机误差[8-9]。因此，惯性导航与视觉导航能够实现传感器之间的优势互补，抑制定位误差发散速度，提升导航系统的鲁棒性和定位精度[10]。……