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针对无人机编队飞行时双目视觉定位精确性差、计算量大、实时性不高的技术现状,对基于特征点的FAST定位和BRIEF旋转(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法进行了改进,提出了一种适用于无人机双目视觉定位的算法。在改进ORB算法中,采用提取目标区域、最近邻约束和随机抽样一致(Random sampling consensus,RANSAC)方法,提高了特征点提取与匹配效率,也提高了特征点匹配质量;对于双目视觉定位,提出了适用条件更加宽泛的双目视觉定位模型,并保证了模型的定位精度;最后使用卡尔曼滤波算法对无人机的定位信息进行估计,进一步提高了无人机的定位精度。实验表明,算法具有较高的精确性和实时性,满足无人机间的相对定位要求。 相似文献
452.
无线传感器网络技术是新一代火箭测量系统中的关键技术之一,为实现箭上无线传感器节点业务动态变化场景下的信道资源无冲突分配,提出了一种基于优先级的动态业务分配方法——基于优先级的动态占空比节能位图辅助MAC协议(PD-EBMA)。主要思想是利用位图辅助适应业务量的动态变化、搭载预约的方式减少控制信息开销、背包算法提高信道利用率和降低时延,以及在流量较小时延不敏感的场景中使用动态占空比的思想降低能量开销。仿真结果表明:相比传统固定时隙的分配方式,PD-EBMA可以大幅提升网络灵活性,同时能耗和时延特性也得到显著改善。 相似文献
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精密单点定位作为一种全球卫星导航系统高精度定位方法,模糊度固定是决定其定位精度和收敛时间的关键因素,也是实现精密单点定位完好性监测的前提条件。传统的精密单点定位模糊度固定方法采用星间差分的形式,忽略了卫星端相位偏差的快速变化特性,当切换基准卫星时导致用户计算复杂度增加,甚至需要重新固定模糊度。针对上述问题,设计了一种零基准非差相位模糊度固定方法:服务端采用零基准条件估计卫星端硬件偏差小数部分,用户端使用服务端产品固定非差载波相位模糊度,从而得到精密单点定位模糊度固定的坐标解。创新设计一种偏差零基准精密单点定位模糊度固定策略,实现了非差形式的模糊度固定,从而避免参考星的切换所带来的精密单点定位模糊度重新固定问题,并且能够为精密单点定位完好性监测提供算法基础。实验验证结果表明,零基准模糊度固定方法的坐标估计精度优于3cm,相比浮点解精密单点定位方法提高30%~44%,并且能够改善E方向与N方向的精度差异。 相似文献
454.
基于鲁棒非线性卡尔曼滤波的自适应SLAM算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统非迹卡尔曼滤波算法缺乏在线自适应调整能力,在噪声模型出现误差时滤波精度下降的问题,提出了一种基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的同步定位与地图创建算法。该算法引入了一个多维观测噪声尺度因子,能根据观测噪声统计特性的实际变化情况对每种传感器的噪声模型做出自适应调整,使其逼近真实噪声水平,进而将滤波增益调整到一个适当值,实现滤波器的最优估计。SLAM仿真实验结果表明,在噪声统计特性发生变化的情况下,该算法相比其它几种SLAM算法具有更好的自适应能力,估计精度更高,鲁棒性更强。 相似文献
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