【摘 要】
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针对INS/视觉无人机自主着陆导航中,由于视觉观测数据具有不确定性噪声及数据更新周期长等原因,易导致卡尔曼滤波估计精度低、实时性差的问题,设计了一种基于模糊预测的INS/
【机 构】
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武汉科技大学信息科学与工程学院,武汉科技大学机器人与智能系统研究院,武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61773298);冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心开放基金项目(MADT201603);2017年度武汉科技大学国防预研基金项目(GF201706)
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针对INS/视觉无人机自主着陆导航中,由于视觉观测数据具有不确定性噪声及数据更新周期长等原因,易导致卡尔曼滤波估计精度低、实时性差的问题,设计了一种基于模糊预测的INS/视觉无人机自主着陆导航算法。首先,利用三角模糊数对视觉观测数据进行处理,减小视觉观测噪声和解算误差的不利影响;然后,在卡尔曼滤波状态方程更新时,采用模糊预测同步预测视觉观测数据,得到无人机高精度姿态信息的同时提高无人机位姿估计的实时性。最后,自主搭建了基于STM32的低成本INS/视觉四旋翼无人机自主着陆实验平台,实测飞行着陆结果验证了本
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