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一种无人机非标定视觉自定位新算法
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中图分类号:

TP273

基金项目:

中国博士后科学基金资助项目(2014M562629);陕西省自然科学基金资助项目(2014JM8332);国家级大学生创新训练资助项目(201490052001)


Research on An Accurate UAV Self-localization Method Based on Non-calibrated Vision Navigation
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    摘要:

    针对高动态环境下如何利用视觉导航快速解决GPS失效故障的问题,基于射影几何的基本性质,在预知失效时刻无人机坐标的情况下,提出了一种无人机非标定视觉自定位的新算法。首先对目标进行定位,假定摄像机内参数在拍摄过程中不发生变化,重点分析视觉系统在对目标一次识别的情况下快速定位,并在此基础上对无人机进行反定位。仿真验证表明:该算法能有效进行自定位,新位置的自定位坐标与实际坐标差异小,最大差值为0.01 m,该算法无需知道摄像机的参数,避开了由于摄像机标定不准确带来的定位误差问题,提供了一种简单、实时、精度高的自定位新思路。

    Abstract:

    Aimed at the problem of "miss" in the traditional GPS navigation system, a new algorithm for selflocalization is presented by taking the visual navigation as a novel navigation manner without compute camera calibration and any remote sensory information, and the position can be well estimated on the property of projective geometry and relation of geometry. Firstly, the target in the plane is located with the target's position to realize the vision selflocalization. The conclusion demonstrates the effectiveness of the model. The experiments show that the method can effectively eliminate the position, and the maximal different value is 0.01 m. A novel thoughtway with simplicity, real time and high precision is provided for vision selflocalization of UAV is provided.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

付强,孙秀霞,刘树光,徐嵩,彭轲.一种无人机非标定视觉自定位新算法[J].空军工程大学学报,2015,(4):5-8

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  • 在线发布日期: 2015-11-24
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