面向退化视觉环境下导航的视觉-热成像地标与惯性融合

随着 aerial robot 应用领域的不断扩展，包括许多关键任务，如灾害响应行动、搜索救援任务以及在 GPS 拒止环境中进行的基础设施检查，对 aerial robot 可靠自主操作的需求已变得至关重要。在 GPS 拒止区域中运行时，aerial robot 依赖多种传感器进行定位与导航。可见光谱相机因其低成本和轻量而最常用。然而，在视觉退化环境中，如光照不足、低纹理或存在雾、烟和灰尘等遮蔽物的情况下，可见光相机的可靠性显著下降。尽管如此，在此类条件下维持可靠的机器人导航至关重要。与可见光相机不同，热成像相机在红外光谱中提供可见性，并可与可见光相机互补用于机器人定位与导航任务，而无需承担携带其他传感器通常带来的显著重量和功耗代价。利用这一事实，我们在本工作中提出了一种多传感器融合算法，用于在 GPS 拒止和视觉退化环境中进行可靠里程估计。所提方法利用可见与热光谱信息进行地标选择，并基于空间熵度量从信息丰富的图像区域优先提取特征。此外，还集成惯性传感线索以提高里程估计过程的鲁棒性。为验证我们的方案，在 a) 充满遮蔽物的类机械车间工业环境，以及 b) 存在大量悬浮粉尘的黑暗地下矿井中开展了一组具有挑战性的实验。