【室内导航通过视觉惯性数据融合】将用户携带的智能手机收集的惯性数据与手机相机获取的视觉信息进行融合研究附Matlab代码-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_daizuo/article/details/149219579

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在现代生活中，室内导航对于人们在大型建筑物、商场、机场等复杂室内环境中的出行至关重要。然而，传统的全球导航卫星系统（GNSS）在室内环境下，由于信号受到建筑物的遮挡、反射和衰减等影响，往往无法提供可靠的定位服务。与此同时，随着智能手机的广泛普及，其内置的多种传感器，如加速度计、陀螺仪等组成的惯性测量单元（IMU），以及高分辨率相机，为室内导航提供了丰富的数据来源。将用户携带的智能手机收集的惯性数据与手机相机获取的视觉信息进行融合，成为提升室内导航精度与可靠性的有效途径，具有广阔的研究前景与应用价值。

人类在自然环境中主要依靠视觉感知结合自身本体感觉反馈来导航周围世界，大脑能够据此重建可视化场景的三维模型，从而实现环境中的导航或新位置的探索。类比于此，利用智能手机的视觉与惯性数据融合，有望为用户构建类似的室内导航体验。

二、惯性数据与视觉信息的特点及局限

2.1 惯性数据

智能手机中的 IMU 能够实时测量设备的加速度和角速度，从而提供设备的运动状态信息。加速度计可测量三个轴向的加速度，通过对加速度进行积分能够得到速度和位移信息；陀螺仪则用于测量设备围绕三个坐标轴的旋转角速度，积分角速度可获取设备的姿态角度变化。

然而，IMU 数据存在显著的局限性。由于积分运算的特性，其误差会随时间累积。即使加速度计存在极其微小的恒定误差，经过时间积分后，速度会产生线性误差，位置估计则出现二次误差增长。并且，加速度计数据以本地设备坐标给出，在计算位移时，需要准确估计设备姿态以去除重力分量的影响，否则会引入较大误差。陀螺仪测量在短时间内能够提供较为可靠的角度估计，但长时间使用时，由于漂移现象，姿态速率中的恒定误差会导致方位出现线性误差，速度产生二次误差，位置产生三次误差增长。尽管可以利用加速度计估计的重力分量计算偏航和俯仰角度来校正陀螺仪测量，但加速度计对短时间内的振动和其他非重力加速度较为敏感，这也会影响校正的准确性。

2.2 视觉信息

手机相机获取的视觉信息包含丰富的环境特征，例如图像中的角点、边缘、纹理等。通过视觉里程计（Visual Odometry, VO）算法以及图像匹配技术，可以对相机的运动轨迹进行估计。视觉信息能够直观地反映环境特征，在纹理丰富、特征明显的场景中，能够实现较高精度的相机位姿估计。

但是，视觉信息容易受到多种因素的干扰。光照变化会显著改变图像的亮度和颜色分布，导致特征提取和匹配的难度增加，甚至可能出现误匹配的情况。当目标物体或场景中的关键特征被遮挡时，视觉算法无法获取完整的信息，从而导致跟踪失败。此外，在一些纹理缺失的场景，如大面积的白色墙壁、光滑地面等，可供提取和匹配的特征较少，也会影响视觉定位的精度和可靠性。

三、视觉惯性数据融合方法

3.3 基于深度学习的融合方法

近年来，深度学习技术在视觉惯性数据融合领域得到了广泛应用。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），可以直接从图像中自动提取复杂的特征，并与惯性数据进行融合以实现定位和导航功能。

例如，可以构建一个多模态深度学习模型，其输入包括惯性数据（加速度、角速度等）和经过预处理的图像数据。模型的结构可以包括多个卷积层、池化层用于提取图像特征，以及全连接层用于融合惯性数据和视觉特征，并最终输出位置、姿态等估计结果。深度学习方法具有强大的特征学习能力，能够处理复杂的非线性关系，对光照变化、遮挡等具有一定的鲁棒性。

然而，深度学习模型需要大量的训练数据来进行训练，以学习到数据中的有效模式和特征。数据的采集、标注工作往往耗时费力，且模型的训练过程需要较高的计算资源，如高性能的 GPU 集群。此外，深度学习模型的决策过程相对复杂，可解释性较差，在一些对安全性和可靠性要求极高的应用场景中，其应用可能受到一定限制。

四、融合算法在室内导航中的应用实现

4.1 消失方向概念与正交约束的运用

在室内环境中，大多数建筑结构具有正交性，利用这一特性结合消失方向概念，有助于更准确地估计用户相对于已知室内坐标的方向。在期望最大化框架下，通过分析单目视频帧中直线特征的消失点，可以推断出场景中的主要方向。例如，在室内走廊场景中，走廊的边缘线在图像中会汇聚到一个消失点，这个消失点对应着走廊的方向。

同时，利用人工环境的正交约束，假设相机坐标系与室内坐标系之间存在一定的正交关系，通过建立数学模型，可以在已知部分方向信息的基础上，进一步估计其他方向的参数。该框架允许融入关于相机旋转轴的先验信息，例如相机在拍摄过程中通常绕垂直轴旋转，将这一先验知识纳入模型中，能够提高方向估计的精度。通过选择合适的候选边线，还可以进一步估计走廊的深度和宽度等几何参数，为室内场景的三维建模提供基础。

4.2 基于融合算法的实时定位与地图构建

结合上述融合算法，在实际室内导航应用中，可以实现实时定位与地图构建。以基于卡尔曼滤波的融合算法为例，通过持续融合手机 IMU 的惯性数据和相机获取的视觉数据，能够实时更新用户的位置和姿态信息。在这个过程中，惯性数据用于提供短时间内的精确运动信息，视觉数据则用于校正惯性数据的累积误差，并提供环境特征匹配信息，以实现更准确的定位。

在地图构建方面，随着用户在室内环境中的移动，不断采集的视觉和惯性数据可以用于构建室内环境的地图。例如，通过视觉 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，利用视觉特征点的匹配和跟踪，结合惯性数据提供的运动约束，逐步构建出包含环境特征点位置和相机位姿的地图。在构建地图的同时，实时定位功能能够确保用户在地图中的位置与实际位置相对应，从而为用户提供准确的导航指引。

五、结论与展望

将智能手机收集的惯性数据与相机获取的视觉信息进行融合，在室内导航领域展现出了巨大的潜力。通过对惯性数据和视觉信息特点及局限的分析，采用如卡尔曼滤波、图优化、深度学习等融合方法，能够有效弥补各自的不足，提升室内导航的精度和可靠性。实验验证了融合算法在实际室内场景中的有效性，能够实现准确的实时定位和地图构建。

然而，该领域仍存在一些有待进一步研究和解决的问题。一方面，如何进一步提高融合算法的实时性和精度，尤其是在复杂室内环境（如多遮挡、低纹理、动态场景等）下，仍然是研究的重点和难点。另一方面，如何降低算法对硬件资源的需求，使融合算法能够在更广泛的智能手机设备上高效运行，也是需要关注的方向。未来的研究可以探索结合更多先进的传感器技术，如激光雷达等，与视觉和惯性数据进行多模态融合，以进一步提升室内导航系统的性能。同时，随着深度学习技术的不断发展，开发更加高效、可解释的深度学习模型，用于视觉惯性数据融合，也将为室内导航带来新的突破。