太空探索目睹了毅力漫游者登陆火星表面,并展示了火星直升机超越地球以外的第一次飞行。在他们在火星上的任务中,毅力漫游者和Ingenuity合作探索了火星表面,Ingenuity侦察员地形信息为Rover的安全穿越。因此,确定两个平台之间的相对姿势对于此任务的成功至关重要。在这种必要性的驱动下,这项工作提出了基于基于神经形态视觉测量(NVBM)和惯性测量的融合的强大相对定位系统。神经形态视觉的出现引发了计算机视觉社区的范式转变,这是由于其独特的工作原理由现场发生的光强度变化触发的异步事件所划定。这意味着由于照明不变性而无法在静态场景中获取观察结果。为了规避这一限制,在场景中插入了高频活动地标,以确保一致的事件射击。这些地标被用作促进相对定位的显着特征。开发了一种新型的基于事件的地标识别算法,使用高斯混合模型(GMM),用于匹配我们NVBM的地标对应。 NVBM与提议的状态估计器中的惯性测量,地标跟踪Kalman滤波器(LTKF)和翻译解耦的Kalman Filter(TDKF)分别用于地标跟踪和相对定位。该系统在各种实验中进行了测试,并且在准确性和范围方面具有优于最先进的方法。
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