摘要：相对状态的精确估计通常依赖参考平台准确的角加速度,在航天场景由外力矩计算,而在日常环境中由于未知阻力普遍存在,准确的外力矩难以获取,角加速度一般由角速度差分近似,导致相对状态估计精度下降。对此本文构建一种仅依赖惯性测量的相对运动模型,称为混合运动模型,其将恒定加速度模型与向量运动学结合,在独立于力矩和惯性状态的况下,精确预测相对状态.此外,本文设计扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter,EKF),将该运动模型与视觉相对观测结合,实现高精度相对状态估计,并以仿真和实际数据评估其性能.仿真实验从轨迹动态特性和相对观测丢失的角度对比该EKF和目先进的方法,结果证明本文提出的方案具有较高的精度和稳定性.实际实验利用本方法实现虚拟现实应用中的六自由度手柄视觉跟踪,验证其具备先进的毫米级定位精度,演示连接见https://www.bilibili.com/video/BV1mv4y1d7iD/.
