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Novel Approach to Position and Orientation Estimation in Vision-Based UAV Navigation

机译：基于视觉的无人机导航中位置和方向估计的新方法

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A novel approach to position and orientation estimation for vision-based UAV (unmanned aerial vehicle) navigation is described. In this approach the position and orientation estimation problem is formulated as a tracking problem and solved by using an extended Kalman filter (EKF). The state and observation models of the EKF are established based on an analysis of the imaging geometry of the UAV''s video camera in connection with a DEM (digital elevation map) of the area of flight, which helps to control estimation error accumulation. The efficacy of our approach is demonstrated by simulation experiment results.
机译：描述了一种新型的基于视觉的无人机（无人机）导航的位置和方向估计方法。在这种方法中，位置和方向估计问题被公式化为跟踪问题，并通过使用扩展的卡尔曼滤波器（EKF）解决。 EKF的状态和观察模型是根据无人机视频的成像几何形状与飞行区域的DEM（数字高程图）相关的分析而建立的，这有助于控制估计误差的累积。仿真实验结果证明了我们方法的有效性。

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