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首页> 外文期刊>International Journal of Advanced Robotic Systems >Ground Stereo Vision-based Navigation for Autonomous Take-off and Landing of UAVs: A Chan-Vese Model Approach
【24h】

Ground Stereo Vision-based Navigation for Autonomous Take-off and Landing of UAVs: A Chan-Vese Model Approach

机译：基于立体声视觉的基于立体声的视觉导航，用于无人机的自主起飞和降落：陈维赛模型方法

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This article aims at flying target detection and localization of a fixed-wing unmanned aerial vehicle (UAV) autonomous take-off and landing within Global Navigation Satellite System (GNSS)-denied environments. A Chan-Vese model-based approach is proposed and developed for ground stereo vision detection. Extended Kalman Filter (EKF) is fused into state estimation to reduce the localization inaccuracy caused by measurement errors of object detection and Pan-Tilt unit (PTU) attitudes. Furthermore, the region-of-interest (ROI) setting up is conducted to improve the real-time capability. The present work contributes to real-time, accurate and robust features, compared with our previous works. Both offline and online experimental results validate the effectiveness and better performances of the proposed method against the traditional triangulation-based localization algorithm.
机译：本文旨在飞行目标检测和定位固定翼无人驾驶飞行器（UAV）自主起飞和在全球导航卫星系统（GNSS）的环境中降落。 提出并开发了基于模型的基于模型的方法，用于地面立体视觉检测。 扩展卡尔曼滤波器（EKF）融合到状态估计，以降低对象检测的测量误差和泛倾斜单元（PTU）态度引起的本地化不准确性。 此外，进行了兴趣区域（ROI）设置以提高实时能力。 与我们以前的作品相比，目前的工作有助于实时，准确和强大的功能。 离线和在线实验结果均验证了提出的方法对传统的基于三角剖分的定位算法的有效性和更好性能。

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