一种基于流形处理的视觉惯性滤波方法

本发明公开一种基于流形处理的视觉惯性滤波方法，属于移动机器人定位领域，包括：基于惯性IMU传感器得到更新后的位姿信息；基于更新后的位姿信息和多个地标点位置信息进行李群构建，得到机器人在当前时刻包含偏差信息的完整状态；基于李群和偏差信息，构建基于UKF的不变卡尔曼滤波的当前时刻的不确定性表示、状态模型和测量模型；基于状态模型更新下一时刻的状态模型；基于状态传播的不确定性和过程噪声协方差矩阵更新下一时刻的状态协方差矩阵分解因子；若下一时刻存在地标的视觉观测数据，则基于测量模型计算出观测值并结合观测值更新该时刻的状态和状态协方差矩阵分解因子，否则重复进行更新下一时刻状态模型和状态协方差矩阵分解因子的步骤。