结合滤波与优化的无人机多传感器融合方法

来源 :中国科学:信息科学 | 被引量 : 4次 | 上传用户：jingcheng0417

【摘要】

：

高精度实时状态估计是无人机安全飞行及执行各种任务的首要条件.多传感器(如视觉、惯性测量单元(IMU)和GPS等)融合可提高状态估计精度,并实现信息冗余,当其中某些传感器出现故障时,仍具有较好的鲁棒性.因此,本文提出结合滤波与优化的无人机多传感器融合方法,从而得到局部高精度、全局无漂移的状态估计.该方法主要分为卡尔曼(Kalman)滤波和全局优化两部分.卡尔曼滤波器作为主体融合框架,融合局部传感器(

【作者】

：

代波何玉庆谷丰杨丽英徐卫良

【机构】

：

中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,沈阳110016,中国;中国科学院机器人与智能制造创新研究院,沈阳110016,中国;中国科学院大学,北京100049,中国;Department o

【出处】

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中国科学:信息科学

【发表日期】

：

2020年12期

【关键词】

：

无人机传感器融合状态估计卡尔曼滤波全局优化

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