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智能化的无人系统在现代社会中起着重要作用,而对环境信息的准确感知以及自身位置的精准估计是无人系统智能、高效执行任务的核心基础,视觉与激光雷达传感器是无人系统常用的感知与导航传感器.近年来,随着应用场景的拓展,无卫星信号、无光等恶劣环境对无人系统的感知与自主导航技术提出了新的挑战.针对上述环境,对无人系统中视觉/激光雷达感知技术与自主导航技术及其进展进行了分析和总结.从感知和导航定位两个应用层面出发,深入讨论和分析了基于视觉和激光雷达手段的深度估计、目标检测、自主导航、地图构建等技术的机理差异、实现方法及特性.分析了目前国内外研究成果及进展,总结对比了目前的技术特点与局限性,并展望了未来无人系统感知与导航的关键技术挑战与发展趋势. 相似文献
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UAV是无人驾驶飞机(Unmanned Aerial Vehicle)的简称,无人机相较于有人驾驶飞机具有用途广泛、成本低和生存能力强等特点,在军事民用领域都有着广阔的前景,受到了国内外研究者的关注。协同导航技术极大地扩展了无人机的应用范围,提高了多无人机定位的精度以及无人机编队的稳定性、安全性和可靠性。现阶段协同导航技术在编队导航、目标监测与跟踪等诸多方面都得到了研究与应用。从四个层次对协同导航的研究现状和进展进行探讨:首先是对多无人机协同导航的概念、基本原理、国内外发展现状和必要性进行阐述;其次对协同导航中相对导航方式进行了分类分析,并分别介绍了无线电导航与视觉导航的原理、优缺点和应用场景;然后从导航目的、协同导航优化算法、滤波方法、协同导航信息融合容错策略几个方面对协同导航进行分析归纳;最后,讨论了基于多无人机协同导航未来的发展趋势。 相似文献
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当前,国内外地面无人作战平台处于快速发展阶段,其自主性、智能性的特点使得其相较于传统地面武器平台对导航系统提出了更高的要求,除了具备常规意义上的测姿、定位、定向等功能之外,还需要具备环境相对位姿感知与导航能力。目前,典型的地面无人平台均采用惯性基组合导航方案,以惯性传感器为主,配备卫星、视觉、雷达等多类辅助传感器,通过组合导航算法实现传感器间的有机融合。针对地面无人作战平台的导航需求,对当前主流惯性基组合导航技术进行梳理,分别介绍了惯性/里程计、惯性/卫星、惯性/视觉、惯性/激光雷达组合导航技术的发展现状,并对适用于地面无人作战平台的导航技术进行了展望。 相似文献
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仿生导航技术是一种模仿动物导航机理的新型导航技术,涉及认知科学、机器学习、计算机视觉和信息融合等多个学科。仿生导航因具有自主性好、自适应性强等特点,近年来成为了导航领域的研究热点之一。首先阐述了仿生导航的内涵,然后从仿生导航传感器技术和仿生导航方法两个方面简要介绍了国内外研究现状和发展趋势。其中,仿生导航传感器技术包括了仿生光罗盘、仿生磁罗盘、仿生复眼等内容;仿生导航方法主要涉及导航经验知识的表达与机器学习、仿生多源异质导航信息融合、面向任务的仿生路径规划与导航等。最后,对仿生导航技术进行了总结,并对未来发展进行了展望。 相似文献
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近年来,机器视觉技术的迅速发展给无人机自主空中加油提供了一种新思路,克服了传统GPS动态适应能力差的不足。基于双目视觉,提出了一种实用的无人机自主空中加油导航方案,并提出了一种利用深度学习进行检测跟踪配合几何约束进行位姿计算的技术。根据加油机和受油机距离的不同,将导航分为远端导航和近端导航。全程对加油锥套进行检测和跟踪,并在近端进行锥套位姿计算。实验结果表明,该算法满足加油的鲁棒性要求,稳定跟踪锁定目标距离范围大于40m。当与目标距离小于10m时,距离误差优于±10cm。说明本文提出的方法具有较强的应用前景。 相似文献
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《中国航空学报》2016,(6):1695-1709
Inertial navigation system/visual navigation system (INS/VNS) integrated navigation is a commonly used autonomous navigation method for planetary rovers. Since visual measurements are related to the previous and current state vectors (position and attitude) of planetary rovers, the performance of the Kalman filter (KF) will be challenged by the time-correlation problem. A state augmentation method, which augments the previous state value to the state vector, is commonly used when dealing with this problem. However, the augmenting of state dimensions will result in an increase in computation load. In this paper, a state dimension reduced INS/VNS integrated nav-igation method based on coordinates of feature points is presented that utilizes the information obtained through INS/VNS integrated navigation at a previous moment to overcome the time rel-evance problem and reduce the dimensions of the state vector. Equations of extended Kalman filter (EKF) are used to demonstrate the equivalence of calculated results between the proposed method and traditional state augmented methods. Results of simulation and experimentation indicate that this method has less computational load but similar accuracy when compared with traditional methods. 相似文献
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Rapid and robust initialization for monocular visual inertial navigation within multi-state Kalman filter 总被引:1,自引:0,他引:1
Sensor-fusion based navigation attracts significant attentions for its robustness and accuracy in various applications. To achieve a versatile and efficient state estimation both indoor and outdoor, this paper presents an improved monocular visual inertial navigation architecture within the Multi-State Constraint Kalman Filter (MSCKF). In addition, to alleviate the initialization demands by appending enough stable poses in MSCKF, a rapid and robust Initialization MSCKF (I-MSCKF) navigation method is proposed in the paper. Based on the trifocal tensor and sigma-point filter, the initialization of the integrated navigation can be accomplished within three consecutive visual frames. Thus, the proposed I-MSCKF method can improve the navigation performance when suffered from shocks at the initial stage. Moreover, the sigma-point filter is applied at initial stage to improve the accuracy for state estimation. The state vector generated at initial stage from the proposed method is consistent with MSCKF, and thus a seamless transition can be achieved between the initialization and the subsequent navigation in I-MSCKF. Finally, the experimental results show that the proposed I-MSCKF method can improve the robustness and accuracy for monocular visual inertial navigations. 相似文献
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基于主元分析的微小型飞行器视觉导航 总被引:1,自引:1,他引:0
作为一种新兴的无人机,微小型飞行器(MAV)近年来广受关注。研究微小型飞行器导航技术的关键是研究视觉导航技术在微小型飞行器中的应用。针对微小型飞行器视觉导航中的运算量大而导致算法实时性差的问题,给出了一个新的计算框架。利用主元分析技术(PCA),在最小方差意义下得到了图像的简化表示。在此简化的基础上,进行了图像特征的提取。对真实图像的实验结果表明,利用主元分析处理后的图像进行导航特征的提取,其实时性优于RGB三通道求和取平均的方法。 相似文献
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无人机空中加油是一种能有效提升巡航里程及续航时长的技术手段,近距相对位置和姿态测量技术是其中需要解决的关键问题之一。针对该问题研究了无人机自主空中对接中的视觉导航方法,完成了近距对接的地面实验。首先,利用移动对接图标和无人机的GPS/INS信息进行无人机的粗略导航,完成会合;再充分利用视觉图标的颜色与形状信息,通过颜色分割选取目标可能区域,在这些区域中进行快速椭圆检测,针对椭圆检测算法存在误检测及边缘不重合的问题,提出了椭圆检测与轮廓检测相结合的方法,能够更准确地描述图标边缘;最后,利用改进的OI算法进行相对位姿的估计,实现近距的精确导航。实验结果表明,无人机在较高速度下的跟踪效果良好,采用的视觉导航方法能够满足空中对接中精度与实时性的要求。 相似文献