【摘 要】
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视觉传感器在无人机的室内定位中发挥着重要作用。传统的基于特征点的视觉里程计算法通过底层亮度关系进行描述匹配，抗干扰能力不足，会出现匹配错误甚至失败的情况，导航系统的精度及鲁棒性还有待提升。由于室内环境存在丰富的语义信息，提出了一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法。首先，将室内语义信息进行因子建模，并与传统的视觉里程计方法进行融合；然后，基于惯性预积分方法，在因子图优化中添加了惯性约束
【基金项目】
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国家自然科学基金（61973160）； 装备重大基础研究项目（51405-02B02）；
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视觉传感器在无人机的室内定位中发挥着重要作用。传统的基于特征点的视觉里程计算法通过底层亮度关系进行描述匹配，抗干扰能力不足，会出现匹配错误甚至失败的情况，导航系统的精度及鲁棒性还有待提升。由于室内环境存在丰富的语义信息，提出了一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法。首先，将室内语义信息进行因子建模，并与传统的视觉里程计方法进行融合；然后，基于惯性预积分方法，在因子图优化中添加了惯性约束，以进一步提高无人机在动态复杂情况下的定位精度和鲁棒性；最后，通过无人机室内飞行试验对算法的定位精度进行了分析。试验结果表明，相较于传统的视觉里程计算法，所提方法具有更高的精度和鲁棒性。
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