视觉惯性组合导航技术最新综述：应用优势、主要类别及一种视觉惯性组合导航无人系统开发验证平台分享
导读:
随着无人机、无人车以及移动机器人的井喷式发展，导航技术成为了制约无人平台广泛应用的瓶颈技术之一。在应用需求的牵引下，视觉惯性组合导航技术，特别是视觉与微惯性传感器的组合，逐渐发展成为当前自主导航及机器人领域的研究热点。
Part1视觉惯性组合导航的优点及类别
视觉惯性组合导航具有显著的优点：
（1）微惯性器件和视觉传感器具有体积小、成本低的优点，随着制造技术的不断进步，器件越来越小，且成本越来越低。
（2）不同于卫星和无线电导航，视觉和惯性导航均不依赖外部设施支撑，可以实现自主导航。
（3）惯性器件和视觉器件具有很好的互补性，惯性导航误差随时间累积，但是在短时间内可以很好地跟踪载体快速运动，保证短时间的导航精度；而视觉导航在低动态运动中具有很高的估计精度，且引入了视觉闭环矫正，可以极大地抑制组合导航误差，两者的组合可以更好地估计导航参数。
视觉惯性组合导航算法主要分类：
视觉惯性组合导航算法主要可以分为两大类：基于模型的视觉惯性组合导航技术和基于机器学习的视觉惯性组合导航技术。两种算法的通用结果示意图分别如下：
基于机器学习的视觉惯性组合导航技术通用结构示意图
Part2飞思视觉惯性组合导航无人系统开发验证平台
飞思实验室基于视觉惯性组合导航算法开发的研究热点和重点，为各研究单位提供了一套完整的视觉惯性组合导航算算法开发验证平台，形成了全套的无人智能体控制平台研发、视觉图像采集、位姿估计、回环检测、三维地图生成，导航避障算法解决方案，为各科研团队、高校实验室科研团队的视觉惯性组合导航算法及相关的人工智能视觉算法研究助一臂之力。整个视觉惯性组合导航无人系统开发验证平台架构图如下:
视觉惯性组合导航无人系统开发验证平台
该平台主要由无人智能体运动平台、视觉导航传感器、惯性导航器件、机载计算机等部分组成，具体如下：
无人智能体运动平台
无人智能体运动平台，主要包含无人机和无人车两类，这里介绍最经典的飞思X680无人机和飞思Rover300无人车。
飞思X680无人机平台是室外智能飞行器，使用高强度碳纤维和3D打印技术相结合设计制造。载重大，飞行时间长。内部采用激光定高和光流定点，性能优秀，飞行稳定，使用简单，一键起降。主要应用于协同编队、分布式集群控制、slam导航、视觉跟随、目标识别、人工智能应用等领域。
应用高强度铝合金设计制造，载重大、减振性能强、运行时间长。运行稳定，使用简单；支持智能体无人车协同控制；采用后置麦克纳姆轮设计，转弯半径小；可与智能体无人机结合进行天地一体协同控制。
视觉导航传感器
视觉导航传感器，搭载了双目相机、可见光相机和激光雷达三类。
（1）双目相机双具备强大的深度感知功能和惯性测量单元。
（2）可见光相机采用USB3.0接口快速实时传输非压缩图像，并支持通过客户端软件进行图像数据采集和参数设置
（3）激光雷达是一款高性能、安全可靠的激光探测测距仪，可广泛应用于环境感知、视觉导航、动态路径规划、高精度测绘等领域。
机载计算机
机载计算机具备强大的边缘计算能力，主要用于运行视觉惯性组合导航的核心算法。
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