【摘 要】
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与常规无人飞行器相比,微型飞行器具有体积小、成本低、灵活性强等优点,无论是在军事领域还是在民用领域都有着广阔的应用前景。但由于体积、重量、成本的限制,微型飞行器上的传
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与常规无人飞行器相比,微型飞行器具有体积小、成本低、灵活性强等优点,无论是在军事领域还是在民用领域都有着广阔的应用前景。但由于体积、重量、成本的限制,微型飞行器上的传统传感器无法获得高精度的姿态信息,本文分析了当前几种常用姿态测量方法的优点和不足,研究了适于室内飞行的高精度惯性/视觉融合定姿方法。首先,实现了基于视觉的姿态估计,其原理是利用至少3个非共线特征点的图像坐标和世界坐标系中的坐标,解算出摄像头坐标系相对于世界坐标系的姿态。通过对惯性、视觉姿态测量原理和误差的分析,确定了惯性/视觉融合定姿方案。其次,针对该融合定姿方案中存在的惯性和视觉采样速率不同的问题,研究了一种多速率卡尔曼信息融合的算法。该算法将整个滤波过程分为时间更新和量测更新两个独立的过程:当没有视觉姿态信息时,只进行时间更新;当有视觉姿态信息时,同时进行时间更新和量测更新。实验结果表明,该算法具有较好的收敛效果,且数据更新频率高。最后,搭建了物理仿真系统,实现了视觉姿态测量系统中所涉及的摄像机标定、特征点提取等问题,利用摄像机获取目标物体的图像,经图像处理后对视觉姿态估计算法进行物理仿真验证,并利用转台给出姿态真值,对多速率卡尔曼信息融合算法进行了物理仿真验证。实验结果表明,该惯性/视觉融合定姿方法具有一定的可行性。
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