一种无人机视觉导航方法及其滤波算法改进

被引：9

作者：

徐超 ^{[1
]}

范耀祖 ^{[1
]}

沈晓蓉 ^{[1
]}

罗宇锋 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院

[2] 河南理工大学电气工程与自动化学院

来源：

北京航空航天大学学报 | 2010年 / 36卷 / 08期

关键词：

视觉导航; unscented卡尔曼滤波; 小波分析; 复杂加性噪声; 自适应;

D O I：

10.13700/j.bh.1001-5965.2010.08.018

中图分类号：

V249.328 [];

学科分类号：

081105 ;

摘要：

设计了一种无人机视觉/惯性组合导航系统,将无人机和地标点的运动模型作为状态方程,视觉信息作为观测量构建了与之对应的滤波模型.在滤波处理上,采用了复杂加性噪声模型对系统噪声进行建模处理;将小波分析引入到UKF(Unscented Kalman Filter)滤波中得到小波-UKF滤波算法,以此克服视觉观测噪声对滤波的影响;采用最大后验概率准则(MAP,Maximum A Posterior)自适应估计观测噪声协方差阵,并将其反馈到滤波过程中克服了小波处理后观测噪声方差阵不易确定的不足.仿真结果证明:对滤波算法的改进可以有效地提高滤波估计的精度.

引用

页码：1000 / 1004

页数：5

共 5 条

[1]

自校正滤波理论及其应用.[M].邓自立著;.哈尔滨工业大学出版社.2003,

[2] 简化UKF滤波在SINS大失准角初始对准中的应用 [J].