Para su completa realización, los vehículos autónomos (AV) dependen fundamentalmente del Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS) para proporcionar información de posicionamiento y navegación. Sin embargo, en zonas como los núcleos urbanos, los aparcamientos y el denso follaje, que son las más frecuentadas por los vehículos autónomos, las señales GNSS sufren bloqueos, interferencias y trayectos múltiples. Estos efectos provocan altos niveles de errores y largos periodos de discontinuidad del servicio que estropean el rendimiento de los sistemas actuales. La prevalencia de sensores de visión e inerciales de bajo coste ofrece una atractiva oportunidad para aumentar aún más la precisión del posicionamiento y la navegación en estos entornos con problemas GNSS. Este artículo presenta mejoras a los sistemas de integración multisensor existentes que utilizan el sistema de navegación inercial (INS) para ayudar en el rechazo de características atípicas de la odometría visual (VO). Se desarrolla un esquema denominado Odometría Visual Asistida (AVO) y se integra con una arquitectura de mecanización de alto rendimiento que utiliza sensores de movimiento y orientación del vehículo. La solución resultante mejora la convergencia de la covarianza de estados y la precisión de la navegación, al tiempo que reduce la complejidad computacional. La verificación experimental de la solución propuesta se ilustra mediante tres trayectorias reales en carretera, sobre dos vehículos terrestres diferentes y utilizando dos unidades de medición inercial (IMU) de bajo coste.
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