8、海洋机器人导航:方法、分类与现状

海洋机器人导航:方法、分类与现状

1. 合作导航概念及要求

海洋机器人的合作导航存在不同概念,对导航的要求也有所不同:
- 合作路径跟随 :机器人需能够跟随定义好的路径,因此必须能在惯性地球固定坐标系中估计自身位置。
- 基于相对位置的编队维持 :机器人需要知道其他两个或一个海洋机器人相对于自身的相对位置,从而在不遵循预定义路径的情况下维持期望的编队。

2. 导航系统的要求

导航数据的估计并非都必要,这取决于制导和控制系统的要求,或任务场景本身。所需的参考框架也因情况而异,通常位置坐标是最需要估计的重要值。
- 全球/绝对导航 :估计车辆在地球固定坐标系中的坐标,例如表面车辆使用GPS定位来精确跟随预定义路径。
- 相对导航 :估计一个海洋机器人或物体在另一个(移动)海洋机器人的本体固定参考系中的位置。例如,车辆2通过估计与车辆1的相对位置,与车辆1保持编队。

相对导航有两个特点:
- 进行相对导航的车辆1通常无法实时估计自身的全球位置,但如果车辆2能进行全球导航,且两车时钟同步并存储所有导航数据,任务结束后可计算车辆1的全球位置数据,用于任务后的数据处理。
- 若车辆2被固定物体(如浮标或信标)取代,且车辆1能对其进行相对导航,同时已知该物体的全球位置,车辆1也能确定自身的全球位置。

3. 导航、制导和控制的定义
  • 导航 :通过确定船只的位置、航向和行驶
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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