【摘 要】
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近年来,无人机以其体积小、成本低等优势受到世界各国的关注,导航技术作为无人机的一种关键技术,是其实现自主飞行、无人侦察和精确打击等任务的重要保证。本文面向卫星拒止环境,采用光流法进行速度测量,通过速度积分的方式获得无人机的位置信息。但是光流法容易受到光照变化的影响导致测速误差,位置信息由于通过积分得到,因此也不可避免的存在累积误差,导致测量得到的速度和位置信息不准确。为进一步提高无人机测速与定位的
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近年来,无人机以其体积小、成本低等优势受到世界各国的关注,导航技术作为无人机的一种关键技术,是其实现自主飞行、无人侦察和精确打击等任务的重要保证。本文面向卫星拒止环境,采用光流法进行速度测量,通过速度积分的方式获得无人机的位置信息。但是光流法容易受到光照变化的影响导致测速误差,位置信息由于通过积分得到,因此也不可避免的存在累积误差,导致测量得到的速度和位置信息不准确。为进一步提高无人机测速与定位的准确性,本文重点研究了基于光流/ORB算法的组合测速方法、基于动物大脑位置细胞导航模型的位置信息测量方法,并通过无人机对本文所提出方法的可行性进行了验证。论文的主要工作如下:（1）对传统光流法和ORB算法进行了介绍,并阐述了几种光流算法的适用范围和优缺点;同时考虑到ORB算法精度相对较差的问题,运用随机抽样一致性算法与K均值聚类算法优化ORB算法,提高ORB算法的速度解算精度。（2）针对光流法对光照变化较为敏感的问题,本文提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波的视觉测速方法,利用平方根容积卡尔曼滤波器将光流法与ORB算法的信息进行融合,降低光照变化对速度解算带来的干扰;机载试验结果表明,本文所提出的光流/ORB组合测速方法可以有效提高载体速度测量精度。（3）针对光流/ORB组合测速系统在路径积分的过程中出现的误差累积问题,本文利用动物大脑海马区位置细胞的导航机理,通过外部感知的视觉信息校正累积位置误差。最后通过机载试验对本文所提出的误差校正算法进行了验证,结果表明所提出的方法可以为载体提供精确的位置信息。
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