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　　《基于拓?fù)鋱D節(jié)點(diǎn)遞推的自主導(dǎo)航方法研究》針對無衛(wèi)星條件下地面移動機(jī)器人在未知環(huán)境中的自主導(dǎo)航問題，開展了基于雙目視覺／微慣性／偏振光傳感器組合的自主導(dǎo)航方法研究。
　　《基于拓?fù)鋱D節(jié)點(diǎn)遞推的自主導(dǎo)航方法研究》深入分析了偏振光傳感器的誤差模型，提出了一種基于迭代小二乘的標(biāo)定算法，以及一種三通道任意角度安裝的偏振角優(yōu)化算法。針對雙目視覺／微慣性組合導(dǎo)航中聯(lián)合標(biāo)定問題，提出了一種基于多個靜態(tài)位置測量鉛垂方向矢量的聯(lián)合標(biāo)定方法，并進(jìn)行了誤差分析；針對雙目視覺／微慣性組合問題，深入研究了考慮場景中遠(yuǎn)／近特征點(diǎn)的組合導(dǎo)航算法，以及不同時刻多視圖約束下的組合導(dǎo)航算法。綜合以上算法，給出了基于圖節(jié)點(diǎn)遞推與誤差修正的自主導(dǎo)航算法框架：并搭建了實(shí)驗(yàn)平臺進(jìn)行了車載實(shí)驗(yàn)。
　　作者對《基于拓?fù)鋱D節(jié)點(diǎn)遞推的自主導(dǎo)航方法研究》涉及的模型及算法進(jìn)行了嚴(yán)格的推導(dǎo)，并給出了大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，可為慣性導(dǎo)航和多傳感器數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域的研究、設(shè)計(jì)及工程人員提供有益的參考和指導(dǎo)。

　　本書針對無衛(wèi)星條件下地面移動機(jī)器人在未知環(huán)境中的自主導(dǎo)航問題，重點(diǎn)開展了基于雙目視覺／微慣性／偏振光傳感器組合的自主導(dǎo)航方法研究，主要的研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　1.研究了如何將圖論的相關(guān)理論應(yīng)用于自主導(dǎo)航中，并給出一種基于圖節(jié)點(diǎn)和圖邊的導(dǎo)航信息表示方法。該方法將載體的位置和航向信息與圖論的節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)，由圖邊對圖節(jié)點(diǎn)形成約束，約束邊分為相對約束邊和絕對約束邊兩種，分別用普通圖邊和環(huán)邊表示。據(jù)此，給出了一種適用于相對約束邊和絕對約束邊的圖優(yōu)化算法。仿真分析表明，該算法具有比現(xiàn)有算法更好的優(yōu)化效果。
　　2.深入分析了偏振光傳感器的誤差模型，提出了一種基于迭代最小二乘的標(biāo)定算法，以及三通道任意角度安裝的偏振角優(yōu)化算法。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該標(biāo)定和優(yōu)化算法具有比較高的解算精度。
　　3.針對雙目視覺／微慣性組合導(dǎo)航中的聯(lián)合標(biāo)定問題，提出了一種基于多個靜態(tài)位置測量鉛垂方向矢量的聯(lián)合標(biāo)定方法，并進(jìn)行了誤差分析，可為視覺／微慣性組合導(dǎo)航提供精確的相對姿態(tài)安裝關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有較高的標(biāo)定精度。
　　4.針對雙目視覺／微慣性組合問題，深入研究了考慮場景中遠(yuǎn)／近特征點(diǎn)的組合導(dǎo)航算法，以及不同時刻多視圖約束下的組合導(dǎo)航算法。并且使用自研的雙目視覺／微慣性組合系統(tǒng)對考慮場景中遠(yuǎn)／近特征點(diǎn)的算法進(jìn)行了戶外實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，該算法具有比純慣性導(dǎo)航和純視覺導(dǎo)航更高的定位精度；利用網(wǎng)上公開的車載實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對不同時刻多視圖約束下的組合算法進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明，該算法具有比立體視覺里程計(jì)和單目視覺／微慣性組合更好的位置及航向估計(jì)精度。

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