A heading angle extraction method based on fusion of visual information and polarized skylight information

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.05.018

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A heading angle extraction method based on fusion of visual information and polarized skylight information

更新时间：2025-09-01

- A heading angle extraction method based on fusion of visual information and polarized skylight information
- Vol. 48, Issue 5, Pages: 554-561(2022)
- 作者机构：
  
  1:北京理工大学光电学院精密光电测试仪器及技术北京市重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.05.018
  CLC： O436.3;TP391.41
- Published：2022
- 稿件说明：
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A heading angle extraction method based on fusion of visual information and polarized skylight information[J]. 2022, 48(5): 554-561.
DOI：

A heading angle extraction method based on fusion of visual information and polarized skylight information[J]. 2022, 48(5): 554-561. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.05.018.

摘要

在室外智能移动机器人自主导航研究中，仿生偏振导航技术由于不易受累积误差和电磁干扰影响的特点逐渐受到了关注。为提高精度、增强鲁棒性，针对仿生偏振导航提出了一种适用于城市、雾霾天气下的航向角提取方法。引入不易受遮挡、雾霾因素影响的图像强度信息，分别对图像强度信息与偏振天光信息构建优化代价，并进行联合优化，获取最优航向角；室外实验测试显示：信息融合方法在雾霾、天空遮挡等场景下表现良好，在雾霾场景下标准差为0.10～0.24°

比单一偏振天光航向角提取方法提高了83.1～99.7%;在天空遮挡场景下的标准差为0.04～0.09°

比单一偏振天光航向角提取方法提高了90.9～96.7%。

Abstract

比单一偏振天光航向角提取方法提高了83.1～99.7%;在天空遮挡场景下的标准差为0.04～0.09°

比单一偏振天光航向角提取方法提高了90.9～96.7%。

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