如今,我国航空运输流量日渐增大,这使得机场安全性成为航空业发展的重中之重。在机场的众多安全保障设施之中,助航灯光系统对航班的起降过程有着十分重要的作用。因此,国际民航组织对各类助航灯的发光强度有相应的标准要求,如果灯具出现损坏、老化等情况,使发光强度不满足要求时,需要及时的修理或更换。本大课题正是瞄准我国民航事业的这一重大需求,采用车载式动态巡检的方式检测机场助航灯质量,将检测设备固定于车辆或者AGV小车上,通过车辆带载检测设备快速通过被检测的助航灯系统,这样可以有效减少检测时间,减少航班延误,提高运营效率。在动态检测过程中,检测车辆行驶方向如果偏离机场助航灯直线,会造成误检。本论文即采用由MEMS惯性导航和视觉导航相结合的组合导航系统实现车辆偏离预警系统,定量计算车辆行驶的偏转量。9轴MEMS惯性导航利用获得的加速度、角速度和磁力计信息,建立合适的坐标系,通过积分和推算算法得到车辆的姿态、速度等导航参数,并转化为车辆相对机场助航灯直线的偏转角信息。MEMS惯性导航具有体积小、价格低、可靠性高等优势,但是解算误差随时间累积逐渐增大。因此MEMS惯性导航系统还不具备单独导航的能力。视觉导航采用单目摄像系统,通过摄像头捕捉机场灯图像,然后对图像预处理,灯拟合、直线拟合、逆透视变换等处理,同样可以得到车辆相对助航灯直线的偏转角。视觉导航导航精度高、自主性高,但是其处理数据量比较大,鲁棒性、实时性不高。为解决单一导航系统的缺陷,采用组合导航方式,实现机场灯检测车辆偏离预警系统。实现组合导航的关键是利用优越的信息融合算法,本论文采用卡尔曼滤波算法实现多信息的融合。其包括对陀螺仪与加速度计、磁力计的多传感器姿态信息融合;对惯性导航和视觉导航分别得到的偏转角的状态跟踪;对惯性导航和视觉导航分别解算得到的偏转角进行卡尔曼融合。从而实现机场灯检测车辆偏离预警功能。