改进卡尔曼滤波的视觉/惯性导航算法：航天器与无人机应用

本文档探讨了一种创新的导航定位算法，即"一种基于改进卡尔曼滤波的视觉/惯性组合导航算法"。该算法由哈尔滨工业大学空间控制与惯性技术研究中心的屈桢深、楚翔宇、赵霄洋和李葆华共同提出，旨在提高航天器或无人机的定位和姿态估计精度。研究首先详细分析了相关的坐标系理论以及视觉和惯性传感器（如GPS、IMU）的误差模型，这是导航系统准确性的关键。 作者构建了两个主要的滤波方程：一个用于姿态估计，另一个用于位置估计。他们特别提到了使用卡尔曼滤波器，这是一种优化的估计方法，用于处理系统状态的不确定性。然而，为了适应计算机处理，他们对这些连续的滤波方程进行了离散化处理，确保了算法能够在实际硬件上有效地运行。 改进卡尔曼滤波，通常指的是扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF），它通过线性化非线性模型，使得复杂系统在数值计算上变得可行。在这个算法中，EKF可能被用来处理视觉传感器数据（如摄像头）带来的非线性测量问题，同时结合惯性测量单元（IMU）的数据，以提供更精确的位置和姿态信息。 该研究通过仿真验证了这种视觉/惯性集成导航算法的有效性和鲁棒性。结果显示，无论在何种条件下，无论是航天器还是无人机，该算法都能满足任务对导航性能的要求。这对于航空航天和无人机领域的应用具有重要意义，因为高精度的定位和姿态信息是确保任务成功执行的基础。 本文的关键字包括改进卡尔曼滤波、惯性导航、视觉导航，这些都是理解该算法核心原理和技术细节的关键术语。这篇文章提供了深入理解如何将视觉和惯性数据融合，通过改进卡尔曼滤波技术提高导航性能的重要参考。