结合直线特征和卡尔曼滤波的无人机视觉定位
针对无人机自主导航技术中的定位信息获取问题,提出了一种结合视觉定位和扩展卡尔曼滤波的无人机实时定位算法.首先,通过合作目标识别和特征检测算法,从影像中提取直线特征;然后利用直线特征位姿估计算法对当前摄像机位置进行解算;最后结合扩展卡尔曼滤波算法实现无人机实时动态定位.仿真实验表明提出的算法在摄像机变速运动过程中,相对定位误差约为5％,算法平均单帧耗时约0.34ms;棋盘实验表明提出的算法与单帧定位算法相比,三个方向最大相对误差14％,算法平均单帧耗时约为0.33ms;无人机真实飞行实验表明与单帧定位算法相比,三个方向最大相对误差10％,算法平均单帧耗时约为2.55ms.提出的算法具有较好的抗噪性和鲁棒性,能够实现无人机的快速定位.
无人机 自主导航 视觉定位 扩展卡尔曼滤波
张振杰 李劲澎 孙国鹏 张小东
信息工程大学,河南 郑州 450000
国内会议
2016全国博士生学术论坛(测绘科学与技术)暨国务院学位委员会测绘学科评议组工作会议
江苏徐州
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2016-11-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）