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视觉传感器在无人机室内定位中发挥着重要作用。传统基于特征点的视觉里程计算法通过底层亮度关系进行描述匹配,抗干扰能力不足,会出现匹配错误甚至失败的情况,导航系统的精度及鲁棒性有待提升。由于室内环境存在丰富的语义信息,提出了一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法。首先,将室内语义信息进行因子建模,并与传统的视觉里程计方法进行融合;然后,基于惯性预积分方法,在因子图优化中添加惯性约束,以进一步提高无人机在动态复杂环境下的定位精度和鲁棒性;最后,通过无人机室内飞行试验对算法的定位精度进行了分析。试验结果表明,相较于传统的视觉里程计算法,该方法具有更高的精度和鲁棒性。 相似文献
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惯性/视觉感知信息融合导航定位技术是目前实现无人机不依赖卫星自主导航的最有效手段。但对于面向高空场景的大型无人机,惯性器件误差与视觉里程计尺度误差耦合且特征平面化导致可观测性下降。针对这一问题,提出了利用惯性/激光测距/视觉里程计组合实现尺度误差估计的方法。通过开展误差模型建立、激光测量点与图像中位置匹配、无人机平飞机动下系统可观测性分析等关键技术研究,实现了高空场景下尺度误差的精确估计。经过300m高度机载试验数据验证,算法精度优于1.5%D,对卫星拒止条件下高空无人机自主导航具有重要意义。 相似文献
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水下地形辅助导航一直是应用于AUV的热点和前沿问题,有助于修正惯导随时间积累的定位误差,以实现精确的导航定位。对经典地形匹配方法TERCOM算法进行了简单的介绍,引入点云配准领域的ICP算法,针对多波束测深系统可以获取地形剖面的特点,提出了一种TERCOM-ICP联合匹配算法。首先使用TERCOM算法粗匹配,将粗匹配后的大致位置作为指示输入ICP算法中进行精匹配,通过仿真实验对TERCOM算法的匹配结果和ICP算法的匹配时间作对比分析。仿真结果表明:TERCOM-ICP算法可以有效提高水下地形匹配精度,经过仿真实验测试,平均匹配误差可以达到20 m以内,所用时间在160 s以内,验证了该算法应用在水下地形匹配领域的可行性,更好地满足了水下辅助导航的要求。 相似文献
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无人机自动着陆中的机器视觉辅助技术 总被引:4,自引:0,他引:4
设计了一套辅助无人机自动着陆的机器视觉系统。该系统由机载硬件设备和用户开发软件共同组成,用以完成数字图像处理任务和无人机运动参数估计任务。系统传感器包括一个单目摄像机和机载惯性陀螺;数字图像处理使用的主要算法有图像的轮廓提取、角点检测和模版匹配。基于角点处各个方向上灰度差变化较大的特征,依据最小核值相似(SUSAN)算法和角点几何结构分析,提出一种改进的角点特征提取算法;根据任务开发的位置参数估计算法依据摄像机透视投影理论,运用摄像机成像标定方法导出了一种高精度的位置测量模型。通过计算机仿真表明,所提出的计算机视觉位置参数估计算法可以达到无人机着陆过程的精度要求。 相似文献
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针对卫星导航系统在受到干扰不可用的情况,研究了多无人机(UAV)辅助的区域导航定位算法。以无人机作为空基信号播发平台,向地面用户广播其位置信息及同步时钟信号,地面用户通过接收无人机位置及与无人机的距离计算出其实时位置。以地面战车为例,为解决伪距单点定位算法中的矩阵不可逆问题,消除地面用户接收机的钟差,基于列文伯格-马夸尔特(LM)算法,提出一种地面用户的定位解算模型,同时,为提高一般最小二乘算法的计算精度,提出了两步最小二乘定位算法。在分析2种算法静态定位精度的基础上,设计了基于车载惯性传感器和无人机辅助定位信息的组合导航实现算法,实现了对战车的连续定位。仿真结果表明,在GNSS拒止环境下,利用无人机播发的定位信标信号并结合地面用户战车自带的惯性导航系统,可以实现对地面用户的可靠连续定位,满足一定区域范围内用户的导航定位需求。 相似文献
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基于Census变换和改进自适应窗口的立体匹配算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对现有立体匹配算法难以在幅度失真图像中获取高匹配精度的问题,提出了一种基于Census变换和改进自适应窗口的立体匹配算法。首先根据图像结构和色彩信息获得基于十字骨架的任意形状和大小的Census变换窗口;其次利用Census变换的Hamming距作为匹配代价,使用两次累加降低计算复杂度,采用局部优化得到初始视差;最后提出一种基于均值偏移的视差提精方法,有效地处理了不可信视差区域,获得高精度的视差图。实验表明,通过该算法获得的视差图与当前优秀的局部算法相比精度相当,特别是能很好地处理现有算法难以解决的幅度失真问题,适用于无人机视觉导航的应用。 相似文献
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为提高视觉着陆过程中无人机的相对定位精度,选取视觉图像中的直线交点作为结构化约束特征点,设计了基于梯度一致性的边缘检测算法,并结合Shi-Tomasi角点检测算法进行结构化约束特征点的粗定位。对LSD直线检测算法进行改进并设计了亚像素角点定位精度改进算法,在结构化约束特征点粗定位的基础上,将其精度提高到亚像素级。基于实际场景中固有约束的结构化约束特征点具有鲁棒性、旋转和尺度不变性,抗干扰能力更强,其高精度定位有利于提高视觉着陆相对定位的精度与可靠性。 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
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RatSLAM 是模拟鼠类感知环境机制提出的一种定位与构图的导航算法, 算
法的提出者利用该方法成功地进行了66km 的车载试验。在机器人导航领域,RatSLAM
是非常优秀的纯视觉仿生导航算法。然而,该算法完全依赖视觉信息,在复杂的环境中
存在可靠性低、导航精度不高的问题。在RatSLAM 的基础上引入光学双轴速度传感器和
MIMU 信息, 建立了融合光学双轴速度传感器和MIMU 信息的航位推算模型, 对Rat-
SLAM 仿生导航算法进行了合理改进,搭建了硬件系统并进行了动态车载实验。实测结
果表明改进的仿生导航算法环境适应性更强、导航精度更高。 相似文献
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针对集群编队条件下对高精度时间同步的需求,对通导一体高精度时间同步方法进行了研究,将卫星导航系统与数据链系统进行深度融合,提出了动基座条件下基于卫星导航载波差分算法的节点间高精度时间同步算法。该算法通过协同时间驯服的方式来抑制两次定位间隔间受钟漂影响导致的节点间时间同步误差发散以及节点间时钟修正不同步导致的时间同步误差,提升了编队组网条件下节点间的时间同步精度。最后,通过仿真对算法进行了验证。结果表明,时空同步精度可以达到1ns,可有力支撑未来集群编队作战、高精度协同探测、高精度协同制导等典型场景下对节点间高精度时间同步的需求。 相似文献
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随着人工智能技术的发展,无人机的应用场景趋向多元,人们对无人机的需求也不仅仅满足于简单的飞行任务,而是赋予其飞行机器人的角色,对其自主导航、复杂环境下的定位以及智能协同方面提出了更高的要求。针对室内场景下的定位需求,融合视觉与惯性数据实现了多旋翼飞行机器人的室内定位。在视觉前端加入图像增强算法以提高图像灰度对比度,减少了光流跟踪的误匹配点数。提出了一种基于图像信息的特征点提取和图像帧发布策略提高了定位精度,解决了室内环境下的定位漂移问题。针对飞行机器人室内自主跟踪及降落任务,设计了基于视觉定位的飞行机器人自主降落系统。在Gazebo中搭建飞行机器人模型仿真验证自主降落系统有效性,在EuRoC数据集下对定位算法进行对比评估,搭建飞行机器人平台在真实场景下进行室内定位实验,完成了室内场景下平台自主跟踪及降落任务,并采用运动捕捉系统获取的定位真值数据进行了误差分析,结果表明该定位技术满足室内场景下的自主跟踪及降落任务需求。 相似文献
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无人机自主着陆过程中需要实时获得高精度的导航信息,对自主性、实时性的要求较高.现有的导航方式都存在各自的不足,且在室内等新型环境中不能使用.针对这一问题,提出了一种视觉/惯性组合导航算法.首先建立了世界坐标系下惯性导航的数学模型,随后通过Kalman滤波实现位置、姿态匹配,其中位置匹配完成速度误差、加表零偏的估计;姿态匹配完成安装误差角、陀螺漂移的估计,并利用估计得到的安装误差角和视觉导航系统输出的姿态信息对惯导姿态进行修正.仿真结果表明,该算法具有一定的工程应用价值. 相似文献