【摘 要】
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针对无卫星信号条件下仅利用惯性导航进行无人机(UAV)位姿估计精度低的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的单目视觉/惯导组合位姿估计算法。首先,借助超声波传感器,基
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61403409,61503401);中国博士后科学基金资助项目(2014M562648)
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针对无卫星信号条件下仅利用惯性导航进行无人机(UAV)位姿估计精度低的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的单目视觉/惯导组合位姿估计算法。首先,借助超声波传感器,基于最小二乘法获取单目视觉的绝对尺度信息,从而计算得到视觉位姿估计结果;其次根据惯性测量单元(IMU)的运动学模型建立系统方程,进行惯导解算,并推导误差状态方程对系统误差状态建模;最后,将视觉位姿估计结果作为观测量,基于扩展卡尔曼滤波得到系统误差状态的最优估计值,从而对惯导解算的结果进行修正。使用该算法在室外150 m范围场景开展实验研究,位置估计的均方根误差(RMSE)低于0.995 m,航向角估计的RMSE为2.235°,水平姿态角估计的RMSE低于1.915°。
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