室内定位论文速递（11.26-11.29）

基于视觉-惯性-声学传感器融合的水下自主定位技术研究

关键词

视觉-惯性-声学（VIA）传感器, 自主导航, 水下车辆, 定位精度

研究问题

如何利用视觉、惯性和声学传感器的数据，实现高精度的水下自主导航和定位？

方法

本研究提出了一种基于多模态传感器融合的方法。通过结合视觉（相机）、惯性测量单元（IMU）以及声学传感器数据，进行实时的状态估计与位置更新。

1. 传感器数据采集：采用高性能的光学摄像头、高精度IMU和水下专用声纳设备。
2. 状态预测模型建立：基于卡尔曼滤波器或其他先进的贝叶斯方法构建动态系统模型。
3. 多源信息融合算法设计：开发一种能够综合不同传感器输入，有效减少误差并提高定位准确度的数据融合方案。

创新点

1. 提出了有效的VIA传感器融合框架，该框架可显著提升水下机器人自主导航系统的性能。
2. 通过对多种类型数据的融合处理，在复杂环境中实现了更高的定位精度和稳定性。
3. 开发了新的算法以优化不同传感器之间的信息交互与协同工作机制。

结论

本研究成功验证了一种基于视觉-惯性-声学（VIA）传感器融合技术实现高精度水下自主导航的新方法，为未来相关领域的深入探索奠定了基础