【摘 要】
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针对无人机自主空中加油保持阶段加油机位姿跟踪精度不高的问题,提出了一种改进UKF（无损卡尔曼滤波）预测方法.建立了视觉导航系统模型,利用Harris算法检测角点,并用RANSAC（随机
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针对无人机自主空中加油保持阶段加油机位姿跟踪精度不高的问题,提出了一种改进UKF（无损卡尔曼滤波）预测方法.建立了视觉导航系统模型,利用Harris算法检测角点,并用RANSAC（随机序列一致性）算法进行角点匹配.将历史预测数据引入当前时刻UKF预测值,并通过匹配角点所得姿态观测值对改进UKF预测值进行修正,从而实现加油机姿态的高精度预测.仿真结果表明,改进UKF在遭遇突发强干扰时姿态预测性能明显优于标准UKF,所预测误差小于5.8%,满足空中加油精度要求.该算法避免了强干扰引发的预测出错,有效抑制了突发
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