深度相机与微机电惯性测量单元松组合导航算法

针对室内非结构环境下,全球定位系统、无线电定位等定位手段使用困难,轮式里程计在楼梯等场合易出现打滑或空转而误差较大,单一视觉传感器或微机电系统（MEMS）惯性测量单元（IMU）很难实现高精度自主定位,以及传统的视觉与MEMS IMU组合导航算法复杂、计算量大、导航精度低等问题,提出一种适用于室内的深度相机与MEMS IMU松组合导航算法。MEMS IMU预积分结果作为改进迭代最近点（ICP）算法的迭代初值,大幅减少了迭代次数;通过深度相机和MEMS IMU分别计算载体的位置并作差运算,将位置差值作为量测信息,使用扩展卡尔曼滤波估计MEMS IMU的导航误差,修正航位推算的结果;利用Kinect v1深度相机和MTI 100-IMU搭建的平台进行实验验证。结果表明,基于MEMS IMU辅助的改进ICP算法能够减少迭代次数约50%,基于位置差值的深度相机与MEMS IMU松组合算法导航定位误差小于总里程的10%.