【摘 要】
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随着计算机视觉科学领域的逐渐发展,视觉导航技术已经成为继无线电导航、惯性导航等又一稳定可靠的导航手段.视觉导航技术具有高自主性、无源性、低成本性等特点,并且可以很
【机 构】
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中国电子科技集团公司第二十研究所,西安,中国,710068
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随着计算机视觉科学领域的逐渐发展,视觉导航技术已经成为继无线电导航、惯性导航等又一稳定可靠的导航手段.视觉导航技术具有高自主性、无源性、低成本性等特点,并且可以很好地解决电磁干扰等问题,既可以作为一种独立的导航手段,又能够与现有的导航方式相结合,互为补充.视觉导航技术的核心是视觉定位技术,如何有效提高视觉定位精度是当前所面临的重要问题.现有的视觉定位技术分为基于自然场景识别和基于人工地标识别两种.基于人工地标识别的方式通常具有更高的识别率以及更好的鲁棒性,而AprilTag系统正是其中的佼佼者.AprilTag具有很好的开源特性,可以通过对源代码的修改来实现不同的算法,满足不同场景的需求.本文首先对相机进行标定,并设置合适的AprilTag图标,在此基础之上,修改核心算法,满足基于图标坐标系的相机定位要求并进行实验.实验结果表明,在提供少量先验信息的条件下,可以得到较高精度的相机定位坐标,并且距离图标越近,其定位精度越高.
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