一种基于惯性导航和视觉辅助的无人机群室内协同定位方法

本发明公开一种基于惯性导航和视觉辅助的无人机群室内协同定位方法，涉及无人机导航技术领域，获取各无人机的光子芯片IMU初始角速度和多组三维加速度数据，经卡尔曼滤波算法融合处理得到姿态四元数和校正后的线性加速度，依量子纠缠测距原理计算无人机间相对距离矩阵，构建空间拓扑约束，同步采集神经形态视觉事件流数据，结合姿态四元数与相对距离矩阵进行时空对齐，生成时空校准的视觉特征点云，在输入生物启发SLAM模型前，构建室内三维地磁特征图，采集无人机实时地磁数据并匹配，对视觉特征点云进行位置约束优化，生物启发SLAM模型经特殊训练推理，融合各信息输出协同定位结果，该方法提高无人机群室内定位精度与协同性。