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提出全自主的微型飞行器,使用板载传感器实现三维的同时定位与稠密重构。在ORB-SLAM系统的基础上,基于扩展卡尔曼滤波器实现了视觉-惯导的传感器融合,提高了系统的稳健性和精度以满足微型飞行器自主飞行的要求。由于ORB-SLAM系统创建的稀疏的特征地图不能用于微型飞行器的避障和导航,使用双目摄像机提出了改进的构建地图的方法,由稀疏特征点地图扩展为稠密的八叉树地图。通过EuRoC数据集进行评估,可以验证本文算法较基于关键帧的视觉-惯导算法平均精度提升了1倍。将本文算法应用于所搭建的四旋翼自主飞行平台,仅依靠板载传感器和处理器,实现了全自主飞行与稠密地图构建,验证了本文算法的有效性和稳健性。 相似文献
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针对四星时差定位系统,提出一种基于几何精度衰减因子(GDOP)的定位精确度分析方法。该方法基于四星时差定位原理推导三维定位精确度模型,理论分析时差测量误差与站址误差对该三维定位精确度模型的影响。通过仿真验证四星不同布站情况T型、Y型、方型及不规则型对定位精确度的影响,并进一步研究在不同布站情况下的基线长度、卫星轨道高度、目标高度等对定位精确度的影响。仿真结果表明,四星时差定位在Y型分布时具有最佳的定位精确度;并且定位精确度随基线长度与卫星轨道高度的增加而提高,随目标高度的增加而降低。 相似文献
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