一种融合IMU陀螺仪数据降噪的VIO定位增强方法

本发明提供一种融合IMU陀螺仪数据降噪的VIO定位增强方法，其特征在于，分别获取相机采集的图像帧以及IMU中加速度与陀螺仪测量的加速度与角速度，在前端分别进行特征点提取追踪和IMU的数据积分，而后在后端构建视觉重投影残差与IMU预积分残差，一同构建最小二乘优化问题求解，使得速度、位置、姿态的状态估计最优；针对IMU的角速度测量数据进行降噪处理：IMU陀螺仪测量的角速度数据首先输入给训练后的扩张卷积神经网络模型，在降噪处理后输出给前端的IMU数据积分环节。本发明既解决了离线标定无法适应复杂场景，又避免了在线标定的零偏估计中复杂的计算过程，提供了更加准确的姿态估计。