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Com o objetivo de resolver o problema da diminuição do desempenho de navegação dos sistemas de navegação integrados do Sistema de Navegação Global por Satélite (GNSS)/sistema de navegação inercial (INS) em ambientes sem GNSS, e para melhorar a precisão e robustez do sistema de navegação, propõe-se neste artigo um novo filtro federado adaptativo com um esquema de feedback para um sistema de navegação integrado GNSS/INS/odometria visual (VO). Um modelo de sistema de odometria visual-inertial com uma estrutura de filtro de Kalman de múltiplos estados baseado em uma geometria polar e geometria de tensor trifocal entre diferentes imagens é estabelecido, o que pode fornecer melhor precisão de navegação em ambientes sem GNSS. Além disso, um novo método para obter o fator de alocação de informações de acordo com os diferentes desempenhos de navegação dos filtros locais é deduzido neste artigo, que possui baixa complexidade computacional e uma estrutura simples. Enquanto isso, um algoritmo de detecção de medições anômalas baseado em lógica fuzzy é proposto para detectar medições anômalas dos filtros locais. Os resultados do experimento veicular com o conjunto de dados real KITTI disponível publicamente mostram que o algoritmo proposto pode obter resultados de navegação confiáveis em ambientes sem GNSS e melhorar a precisão e robustez do sistema de navegação integrado GNSS/INS/VO.
Yue et al. (Sex,) estudaram esta questão.