基于单目视觉与惯导融合的无人机位姿估计

熊敏君; 卢惠民; 熊丹; 肖军浩; 吕鸣

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基于单目视觉与惯导融合的无人机位姿估计

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针对无卫星信号条件下仅利用惯性导航进行无人机(UAV)位姿估计精度低的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的单目视觉/惯导组合位姿估计算法.首先,借助超声波传感器,基于最小二乘法获取单目视觉的绝对尺度信息,从而计算得到视觉位姿估计结果;其次根据惯性测量单元(IMU)的运动学模型建立系统方程,进行惯导解算,并推导误差状态方程对系统误差状态建模;最后,将视觉位姿估计结果作为观测量,基于扩展卡尔曼滤波得到系统误差状态的最优估计值,从而对惯导解算的结果进行修正.使用该算法在室外150 m范围场景开展实验研究,位置估计的均方根误差(RMSE)低于0.995 m,航向角估计的RMSE为2.235°,水平姿态角估计的RMSE低于1.9150.

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来源
《计算机应用》 |2017年第z2期|127-133|共7页
作者
熊敏君; 卢惠民; 熊丹; 肖军浩; 吕鸣;
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作者单位

中国人民解放军国防科技大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类智能机器人;
关键词
单目视觉; 惯性导航; 位姿估计; 尺度估计; 扩展卡尔曼滤波;

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