CN102829785A - 基于序列图像和基准图匹配的飞行器全参数导航方法 - Google Patents
基于序列图像和基准图匹配的飞行器全参数导航方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102829785A CN102829785A CN2012103131509A CN201210313150A CN102829785A CN 102829785 A CN102829785 A CN 102829785A CN 2012103131509 A CN2012103131509 A CN 2012103131509A CN 201210313150 A CN201210313150 A CN 201210313150A CN 102829785 A CN102829785 A CN 102829785A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- aircraft
- navigation
- parameter
- error
- attitude
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Navigation (AREA)
Abstract
本发明涉及基于序列图像和基准图匹配的飞行器全参数导航方法。该方法在飞行器上安装摄像机、惯导***、数据处理器件和存储器件,且数据存储器上存储有预定区域的地面基准图数据,构成基于景象匹配的飞行器全参数导航***。通过实时图像与基准图的匹配,并与惯导进行组合导航的卡尔曼滤波,即可实现飞行器导航的高精度全参数测量,具有广泛、重要的应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及飞行器自主导航以及摄像测量技术领域,进一步指利用飞行器自身携带摄像机、惯导***和数据处理器件,对自身的位置、姿态、速度和姿态角速度等进行全参数测量。
背景技术
飞行器导航为飞行器提供实时位置与姿态等信息,对执行飞行任务至关重要。飞行器导航通常要求导航***实时给出飞行器的12个运动参数,包括飞行器运动的6个零次量(三维位置、姿态)、6个一次量(三个方向速度分量和姿态角速度分量)。目前能够提供飞行器全参数测量的方法有GPS、惯性导航等。GPS信号易受干扰和钳制;惯性导航短期精度较高,但导航误差随时间累积。在这样的背景下,研究一种独立工作、高可靠性、高精度、体积小、重量轻、基于视觉的飞行器全参数导航***对无人机等小型航空飞行器发展具有重要意义。
景象匹配导航技术通过将采集到的实时图与飞行器上预存带有大地坐标的地面基准图进行匹配,仅能得到导航需要的水平位置信息。目前飞行器视觉导航主要用于相对位姿测量以及二维定位,未见国内外有利用实时图与基准图匹配得到大地绝对坐标系下飞行器导航全参数的视觉导航研究。本发明实现了一种基于单目摄像机采集序列实时图与基准图匹配的飞行器全参数导航方法,通过实时图上多个特征点与基准图匹配,得到特征点地面三维坐标,并利用摄像机内参求解成像模型,得到飞行器在大地绝对坐标系下的位置和姿态等参数,进一步与惯导进行组合导航得到精确的飞行器速度和姿态角速度等参数。方法所需设备简单,完全依赖飞行器上现有装备得到飞行器全参数测量结果,测量实时性好,精度高,具有很好的应用前景。
发明内容
本发明是:在飞行器(航空器)上装备一台摄像机、惯导***、数据处理器件(微机、DSP)和存储器件(硬盘等存储介质)(已存储基准图数据),构成基于序列图像和基准图匹配的飞行器全参数视觉导航***。上述硬件若飞行器上已装备,则无需重新安装。该***组成如附图1所示。***开始工作时,摄像机实时对地面进行成像,之后采用本发明的基于景象匹配的飞行器全参数导航方法完成飞行器全参数的测量。
1 本发明的基于景象匹配的飞行器全参数导航的实施过程是:
1) 在飞行器上安装摄像机、惯导***、数据处理器件和存储器件等,且数据存储器上存储有预定区域的地面基准图数据(通常为卫星图片),构成基于景象匹配的飞行器全参数导航***。
2) 飞行器进入预定区域后,开启基于景象匹配的飞行器全参数导航***,摄像机对地面进行连续拍摄,采用本发明基于景象匹配的飞行器全参数导航方法,即飞行器位姿参数估计方法或飞行器全参数测量的组合导航方法,完成飞行器全参数的测量,具体按以下步骤进行:
2.1) 在每帧实时图像上选取多个特征点,与带有大地水平坐标和高程的基准图进行匹配,得到特征点在大地绝对坐标系下的三维坐标。
2.2) 利用匹配得到特征点图像坐标和三维大地绝对坐标,以及已知的摄像机内参数(像主点、等效焦距)和安装角,求解摄像机成像模型,得到飞行器三维位置和姿态参数。
2.3) 将解算出的飞行器位姿参数拟合出飞行器的速度、加速度、角速度角加速度等导航参数,或者将解算出的飞行器位姿参数和惯导进行组合导航,得到高精度的飞行器全参数导航测量结果。
2 本发明的基于景象匹配的飞行器全参数导航方法
上述过程步骤中,图像特征点选取以及与基准图的匹配,有多种公知的方法,具体可参照已有技术的摄像测量、摄影测量、计算机视觉的相关内容。而根据序列实时图多点匹配结果进行飞行器导航的全参数测量是本发明的发明点,其基本原理和方法是:
1) 基于景象匹配的飞行器全参数导航基本原理
其基本原理如附图2、3所示。通过在实时图上选取多个特征点,与基准图匹配得到特征点对应的三维大地绝对坐标,并利用已知摄像机内参(像主点、等效焦距)和安装角,求解摄像机成像模型,获得飞行器三维位置和姿态参数。然后将飞行器位姿参数测量结果与惯导进行组合导航,得到高精度的飞行器导航的全参数测量结果。组合导航有两种方法,一种假设惯导速度误差和角速度误差在短时间内为常值,利用解算出的飞行器位姿参数构建误差修正方程进行组合导航;一种利用惯导误差状态方程,与解算出的飞行器位姿参数进行卡尔曼滤波完成组合导航。
2) 基于景象匹配的飞行器全参数导航方法
2.1) 飞行器位姿参数估计方法
在实时图上选取多个特征点与基准图匹配,得到特征点图像坐标以及对应的三维大地绝对坐标。根据摄像测量学知识,设地面上有n个点,其大地绝对坐标为(Xi,Yi,Zi),图像坐标为(xi,yi),Fx、Fy为摄像机等效焦距,Cx、Cy为摄像机像主点坐标,(Xc,Yc,Zc)为摄像机光心在大地绝对坐标系中的位置坐标。由中心投影成像模型,建立以下方程:
其中,大地绝对坐标系到摄像机坐标系的旋转矩阵为为R,则R可由飞行器姿态角以及摄像机安装角表示,如下:
当有至少三个对应特征点对时,根据以上成像方程可以利用非线性迭代最优化的方法求解得到飞行器三个位置量和三个姿态角。
2.2) 飞行器全参数测量的组合导航方法
方法一:
假设短时间内惯导速度误差为恒定值,并以X方向为例说明组合导航方法。设在t1到t2的一小段时间段内任意时刻tk,惯导位置、姿态和飞行器位姿参数解算出的位置、姿态分别为、和、,惯导速度误差和角速度误差为常值,分别用δv和δω表示,并设和,那么
其中v和w表示飞行器位姿估计中的位置和姿态解算误差。
根据某一小段时间内由序列图像解算出的飞行器位姿参数结果以及惯导输出,联立式(3)所示的线性方程组,使用最小二乘法对该时间段内的初始位置误差Δx1、初始姿态误差Δφ1、速度误差δv和角速度误差δω进行估计。并利用下式完成组合导航修正,得到高精度飞行器全参数导航结果。
方法二:
考虑姿态角误差、速度误差、位置误差、陀螺仪测量误差、加速度计测量误差,由惯导误差方程得到组合导航的误差状态方程如下:
其中:
式中φ表示姿态角;v表示飞行器速度;x表示飞行器位置;ε表示陀螺仪测量误差;表示加速度计测量误差;下标E、N、U分别表示直角坐标系的东向、北向和天向,下标g表示陀螺仪,下标a表示加速度计。
以解算出的飞行器位姿参数与惯导输出的位姿参数之差作为量测值,构建组合导航的量测方程。
其中:
式中下标I表示惯性导航输出;下标V表示基于景象匹配的视觉导航输出。基于式(5)、(6)的组合导航卡尔曼滤波为公知方法,可参考相关文献。根据组合导航的滤波输出,得到高精度的飞行器导航的全参数测量结果如下:
其中:
式中ω表示飞行器姿态角速度。
3 本发明可以达到以下的技术效果:
本发明仅利用飞行器上常规装备的摄像机(可见光、红外摄像机)、惯导***、数据处理器件(微机、DSP)和存储器件(硬盘等存储介质),不需要额外增加载荷,通过实时图像与基准图的匹配,并与惯导进行组合导航的卡尔曼滤波,即可实现飞行器导航的高精度全参数测量,具有广泛、重要的应用前景。
附图说明
图1 基于序列图像和基准图匹配的飞行器全参数导航***组成图;
图2 基于序列图像和基准图匹配飞行器位姿解算方法基本原理图;
图3 飞行器全参数导航的组合导航原理框图。
具体实施方式
如图1,基于景象匹配的飞行器全参数导航***由安装在飞行器上的一台摄像机、惯导***、数据处理器件(微机、DSP)和存储器件(硬盘等存储介质)构成。其中摄像机用于对地面实时成像,惯导***用于提供匹配预测以及组合导航的输入,数据处理器件用于图像匹配、飞行器位姿解算以及组合导航的卡尔曼滤波计算,存储器件用于存储图像和计算结果数据,包括预先存储的带有大地水平坐标和高程的基准图。
如图2,在实时图上选取多个特征点,与基准图匹配得到特征点的三维大地绝对坐标,利用已知的摄像机内参和安装角,求解成像模型,即可得到飞行器位置和姿态。
如图3,方法一:假设某一小段时间内惯导速度误差和角速度误差为常值,并据此构建线性误差方程,利用飞行器位姿估计的测量值,解出惯导位置、速度误差和姿态、角速度误差,并进一步进行误差补偿完成组合导航。
方法二:以惯导输出的飞行器位姿参数与解算出的飞行器位姿参数之差作为量测值,构建组合导航量测方程;以姿态角误差、速度误差、位置误差、陀螺仪测量误差、加速度计测量误差作为状态量,构建组合导航误差状态方程,并进行卡尔曼滤波完成误差估计,进一步得到高精度的飞行器导航的全参数测量结果。
Claims (1)
1.基于序列图像和基准图匹配的飞行器全参数导航方法,其特征在于,该方法实施过程是:
1) 在飞行器上安装摄像机、惯导***、数据处理器件和存储器件,且数据存储器上存储有预定区域的地面基准图数据,构成基于景象匹配的飞行器全参数导航***;
2) 飞行器进入预定区域后,开启基于景象匹配的飞行器全参数导航***,摄像机对地面进行连续拍摄,采用飞行器位姿参数估计方法或飞行器全参数测量的组合导航方法,完成飞行器全参数的测量,具体按以下步骤进行:
2.1) 在每帧实时图像上选取多个特征点,与带有大地水平坐标和高程的基准图进行匹配,得到特征点在大地绝对坐标系下的三维坐标;
2.2) 利用匹配得到特征点图像坐标和三维大地绝对坐标,以及已知的摄像机内参数和安装角,求解摄像机成像模型,得到飞行器三维位置和姿态参数;
2.3) 将解算出的飞行器位姿参数拟合出飞行器的速度、加速度、角速度角加速度等导航参数,或者将解算出的飞行器位姿参数和惯导进行组合导航,得到高精度的飞行器全参数导航测量结果;
飞行器位姿参数估计方法具体为:
在实时图上选取多个特征点与基准图匹配,得到特征点图像坐标以及对应的三维大地绝对坐标,根据摄像测量学知识,设地面上有 个点,其大地绝对坐标为,图像坐标为,、为摄像机等效焦距,、为摄像机像主点坐标,为摄像机光心在大地绝对坐标系中的位置坐标,由中心投影成像模型,建立以下方程:
当有至少三个对应特征点对时,根据以上成像方程可以利用非线性迭代最优化的方法求解得到飞行器三个位置量和三个姿态角;
飞行器全参数测量的组合导航方法包括方法一或方法二,具体为:
方法一:
假设短时间内惯导速度误差为恒定值,并以方向为例说明组合导航方法,设在到的一小段时间段内任意时刻,惯导位置、姿态和飞行器位姿参数解算出的位置、姿态分别为、和、,惯导速度误差和角速度误差为常值,分别用和表示,并设和,那么
(3)
根据某一小段时间内由序列图像解算出的飞行器位姿参数结果以及惯导输出,联立式(3)所示的线性方程组,使用最小二乘法对该时间段内的初始位置误差、初始姿态误差、速度误差和角速度误差进行估计,并利用下式完成组合导航修正,得到高精度飞行器全参数导航结果;
方法二:
考虑姿态角误差、速度误差、位置误差、陀螺仪测量误差、加速度计测量误差,由惯导误差方程得到组合导航的误差状态方程如下:
其中:
以解算出的飞行器位姿参数与惯导输出的位姿参数之差作为量测值,构建组合导航的量测方程;
其中:
式中下标I表示惯性导航输出;下标V表示基于景象匹配的视觉导航输出,基于式(5)、(6)的组合导航为卡尔曼滤波方法,根据组合导航的滤波输出,得到高精度的飞行器导航的全参数测量结果如下:
其中:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201210313150.9A CN102829785B (zh) | 2012-08-30 | 2012-08-30 | 基于序列图像和基准图匹配的飞行器全参数导航方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201210313150.9A CN102829785B (zh) | 2012-08-30 | 2012-08-30 | 基于序列图像和基准图匹配的飞行器全参数导航方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102829785A true CN102829785A (zh) | 2012-12-19 |
CN102829785B CN102829785B (zh) | 2014-12-31 |
Family
ID=47333003
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201210313150.9A Active CN102829785B (zh) | 2012-08-30 | 2012-08-30 | 基于序列图像和基准图匹配的飞行器全参数导航方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102829785B (zh) |
Cited By (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103175524A (zh) * | 2013-02-20 | 2013-06-26 | 清华大学 | 一种无标识环境下基于视觉的飞行器位置与姿态确定方法 |
CN103310448A (zh) * | 2013-06-13 | 2013-09-18 | 电子科技大学 | 用于das的摄像装置姿态角估计及实时生成合成图的方法 |
CN103411589A (zh) * | 2013-07-29 | 2013-11-27 | 南京航空航天大学 | 一种基于四维实数矩阵的三维图像匹配导航方法 |
CN103728981A (zh) * | 2014-01-28 | 2014-04-16 | 重庆大学 | 一种无人机的非线性导航寻迹控制方法 |
CN103954283A (zh) * | 2014-04-01 | 2014-07-30 | 西北工业大学 | 基于景象匹配/视觉里程的惯性组合导航方法 |
CN104007767A (zh) * | 2014-05-14 | 2014-08-27 | 中国农业大学 | 无人机空间导航方法、无人机控制***及控制装置 |
CN104897159A (zh) * | 2015-05-20 | 2015-09-09 | 南京航空航天大学 | 基于序列图像匹配的飞行器全程导航方法 |
CN105324792A (zh) * | 2013-04-11 | 2016-02-10 | 奥尔德巴伦机器人公司 | 用于估计移动元件相对于参考方向的角偏差的方法 |
CN106052688A (zh) * | 2016-08-08 | 2016-10-26 | 西安电子科技大学 | 基于地形轮廓匹配的惯性导航***速度累积误差修正方法 |
CN106802149A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-06-06 | 南京航空航天大学 | 基于高维组合特征的快速序列图像匹配导航方法 |
CN106885573A (zh) * | 2017-02-15 | 2017-06-23 | 南京航空航天大学 | 面向四旋翼飞行器的运动捕捉***实时测姿方法 |
CN107270904A (zh) * | 2017-06-23 | 2017-10-20 | 西北工业大学 | 基于图像配准的无人机辅助引导控制***及方法 |
CN107449419A (zh) * | 2017-07-21 | 2017-12-08 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 体目标连续运动参数的全参数化视觉测量方法 |
WO2018027451A1 (zh) * | 2016-08-08 | 2018-02-15 | 深圳市道通智能航空技术有限公司 | 一种飞行定位的方法及装置 |
CN107923727A (zh) * | 2015-03-12 | 2018-04-17 | 赛峰电子与防务公司 | 用于检测射击并协助领航的机载设备 |
CN108051831A (zh) * | 2017-11-08 | 2018-05-18 | 哈尔滨工业大学 | 基于地物坐标信息的目标快速定位的方法、装置、卫星搭载设备和存储介质 |
CN108090933A (zh) * | 2016-11-22 | 2018-05-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 二维平面标定方法和装置 |
CN109782012A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-21 | 中国电子科技集团公司第二十研究所 | 一种基于光电图像特征关联的测速方法 |
WO2019100353A1 (zh) * | 2017-11-25 | 2019-05-31 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 一种任务执行方法、移动装置、***及存储介质 |
CN110706257A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-01-17 | 北京迈格威科技有限公司 | 有效特征点对的识别方法、相机状态的确定方法及装置 |
CN111275015A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-06-12 | 广东电网有限责任公司 | 一种基于无人机的电力巡线电塔检测识别方法及*** |
CN111830518A (zh) * | 2019-04-22 | 2020-10-27 | 苏州翼搏特智能科技有限公司 | 一种基于近红外信标的相对位姿测量***及方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1708140A2 (en) * | 2005-03-31 | 2006-10-04 | Lockheed Martin Corporation | Unresolved target detection improvement by use of multiple matched filters approach at different spatial phases |
CN101509782A (zh) * | 2009-03-09 | 2009-08-19 | 华中科技大学 | 一种小型地标捕获定位方法 |
CN101929863A (zh) * | 2010-08-19 | 2010-12-29 | 中国航空工业第六一八研究所 | 一种景象匹配导航技术的实时图生成方法 |
CN102506868A (zh) * | 2011-11-21 | 2012-06-20 | 清华大学 | 基于联邦滤波的sins/smans/trns组合导航方法及*** |
-
2012
- 2012-08-30 CN CN201210313150.9A patent/CN102829785B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1708140A2 (en) * | 2005-03-31 | 2006-10-04 | Lockheed Martin Corporation | Unresolved target detection improvement by use of multiple matched filters approach at different spatial phases |
CN101509782A (zh) * | 2009-03-09 | 2009-08-19 | 华中科技大学 | 一种小型地标捕获定位方法 |
CN101929863A (zh) * | 2010-08-19 | 2010-12-29 | 中国航空工业第六一八研究所 | 一种景象匹配导航技术的实时图生成方法 |
CN102506868A (zh) * | 2011-11-21 | 2012-06-20 | 清华大学 | 基于联邦滤波的sins/smans/trns组合导航方法及*** |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
于起峰等: "基于序列图像的无人机自测速方法与试验", 《航空学报》 * |
王民钢等: "基于图像匹配的飞行器导航定位算法及仿真", 《计算机仿真》 * |
肖靖等: "基于特征点的飞行器局部模板匹配", 《基于特征点的飞行器局部模板匹配》 * |
Cited By (36)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103175524B (zh) * | 2013-02-20 | 2015-11-25 | 清华大学 | 一种无标识环境下基于视觉的飞行器位置与姿态确定方法 |
CN103175524A (zh) * | 2013-02-20 | 2013-06-26 | 清华大学 | 一种无标识环境下基于视觉的飞行器位置与姿态确定方法 |
CN105324792B (zh) * | 2013-04-11 | 2018-05-11 | 奥尔德巴伦机器人公司 | 用于估计移动元件相对于参考方向的角偏差的方法 |
CN105324792A (zh) * | 2013-04-11 | 2016-02-10 | 奥尔德巴伦机器人公司 | 用于估计移动元件相对于参考方向的角偏差的方法 |
CN103310448B (zh) * | 2013-06-13 | 2016-10-12 | 电子科技大学 | 用于das的摄像装置姿态角估计及实时生成合成图的方法 |
CN103310448A (zh) * | 2013-06-13 | 2013-09-18 | 电子科技大学 | 用于das的摄像装置姿态角估计及实时生成合成图的方法 |
CN103411589A (zh) * | 2013-07-29 | 2013-11-27 | 南京航空航天大学 | 一种基于四维实数矩阵的三维图像匹配导航方法 |
CN103411589B (zh) * | 2013-07-29 | 2016-01-13 | 南京航空航天大学 | 一种基于四维实数矩阵的三维图像匹配导航方法 |
CN103728981A (zh) * | 2014-01-28 | 2014-04-16 | 重庆大学 | 一种无人机的非线性导航寻迹控制方法 |
CN103728981B (zh) * | 2014-01-28 | 2016-04-20 | 重庆大学 | 一种无人机的非线性导航寻迹控制方法 |
CN103954283A (zh) * | 2014-04-01 | 2014-07-30 | 西北工业大学 | 基于景象匹配/视觉里程的惯性组合导航方法 |
CN103954283B (zh) * | 2014-04-01 | 2016-08-31 | 西北工业大学 | 基于景象匹配/视觉里程的惯性组合导航方法 |
CN104007767A (zh) * | 2014-05-14 | 2014-08-27 | 中国农业大学 | 无人机空间导航方法、无人机控制***及控制装置 |
CN107923727A (zh) * | 2015-03-12 | 2018-04-17 | 赛峰电子与防务公司 | 用于检测射击并协助领航的机载设备 |
CN107923727B (zh) * | 2015-03-12 | 2022-10-14 | 赛峰电子与防务公司 | 射击检测和领航辅助设备和方法、飞行器及存储装置 |
CN104897159B (zh) * | 2015-05-20 | 2017-08-04 | 南京航空航天大学 | 基于序列图像匹配的飞行器全程导航方法 |
CN104897159A (zh) * | 2015-05-20 | 2015-09-09 | 南京航空航天大学 | 基于序列图像匹配的飞行器全程导航方法 |
CN106052688A (zh) * | 2016-08-08 | 2016-10-26 | 西安电子科技大学 | 基于地形轮廓匹配的惯性导航***速度累积误差修正方法 |
WO2018027451A1 (zh) * | 2016-08-08 | 2018-02-15 | 深圳市道通智能航空技术有限公司 | 一种飞行定位的方法及装置 |
CN106052688B (zh) * | 2016-08-08 | 2019-01-08 | 西安电子科技大学 | 基于地形轮廓匹配的惯性导航***速度累积误差修正方法 |
CN108090933A (zh) * | 2016-11-22 | 2018-05-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 二维平面标定方法和装置 |
CN106802149A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-06-06 | 南京航空航天大学 | 基于高维组合特征的快速序列图像匹配导航方法 |
CN106802149B (zh) * | 2016-11-29 | 2020-02-21 | 南京航空航天大学 | 基于高维组合特征的快速序列图像匹配导航方法 |
CN106885573A (zh) * | 2017-02-15 | 2017-06-23 | 南京航空航天大学 | 面向四旋翼飞行器的运动捕捉***实时测姿方法 |
CN107270904A (zh) * | 2017-06-23 | 2017-10-20 | 西北工业大学 | 基于图像配准的无人机辅助引导控制***及方法 |
CN107270904B (zh) * | 2017-06-23 | 2020-07-03 | 西北工业大学 | 基于图像配准的无人机辅助引导控制***及方法 |
CN107449419A (zh) * | 2017-07-21 | 2017-12-08 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 体目标连续运动参数的全参数化视觉测量方法 |
CN107449419B (zh) * | 2017-07-21 | 2020-06-26 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 体目标连续运动参数的全参数化视觉测量方法 |
CN108051831B (zh) * | 2017-11-08 | 2021-09-28 | 哈尔滨工业大学 | 基于地物坐标信息的目标快速定位的方法、装置、卫星搭载设备和存储介质 |
CN108051831A (zh) * | 2017-11-08 | 2018-05-18 | 哈尔滨工业大学 | 基于地物坐标信息的目标快速定位的方法、装置、卫星搭载设备和存储介质 |
WO2019100353A1 (zh) * | 2017-11-25 | 2019-05-31 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 一种任务执行方法、移动装置、***及存储介质 |
CN109782012A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-21 | 中国电子科技集团公司第二十研究所 | 一种基于光电图像特征关联的测速方法 |
CN111830518A (zh) * | 2019-04-22 | 2020-10-27 | 苏州翼搏特智能科技有限公司 | 一种基于近红外信标的相对位姿测量***及方法 |
CN110706257A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-01-17 | 北京迈格威科技有限公司 | 有效特征点对的识别方法、相机状态的确定方法及装置 |
CN110706257B (zh) * | 2019-09-30 | 2022-07-22 | 北京迈格威科技有限公司 | 有效特征点对的识别方法、相机状态的确定方法及装置 |
CN111275015A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-06-12 | 广东电网有限责任公司 | 一种基于无人机的电力巡线电塔检测识别方法及*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN102829785B (zh) | 2014-12-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102829785B (zh) | 基于序列图像和基准图匹配的飞行器全参数导航方法 | |
US10295365B2 (en) | State estimation for aerial vehicles using multi-sensor fusion | |
CN104215259B (zh) | 一种基于地磁模量梯度和粒子滤波的惯导误差校正方法 | |
US8494225B2 (en) | Navigation method and aparatus | |
CN103076015B (zh) | 一种基于全面最优校正的sins/cns组合导航***及其导航方法 | |
CN104374388B (zh) | 一种基于偏振光传感器的航姿测定方法 | |
CN106017463A (zh) | 一种基于定位传感装置的飞行器定位方法 | |
CN110501024A (zh) | 一种车载ins/激光雷达组合导航***的量测误差补偿方法 | |
CN103900611B (zh) | 一种惯导天文高精度复合两位置对准及误差标定方法 | |
US20070075893A1 (en) | System for estimating the speed of an aircraft, and an application thereof to detecting obstacles | |
CN111947652A (zh) | 一种适用于月球着陆器的惯性/视觉/天文/激光测距组合导航方法 | |
Dorveaux et al. | Combining inertial measurements and distributed magnetometry for motion estimation | |
Lambert et al. | Field testing of visual odometry aided by a sun sensor and inclinometer | |
Mercado et al. | Gps/ins/optic flow data fusion for position and velocity estimation | |
Mostafa et al. | A novel GPS/RAVO/MEMS-INS smartphone-sensor-integrated method to enhance USV navigation systems during GPS outages | |
Gebre-Egziabher et al. | MAV attitude determination by vector matching | |
CN107728182A (zh) | 基于相机辅助的柔性多基线测量方法和装置 | |
CN110849360B (zh) | 面向多机协同编队飞行的分布式相对导航方法 | |
Li et al. | MER Spirit rover localization: Comparison of ground image–and orbital image–based methods and science applications | |
Lambert et al. | Visual odometry aided by a sun sensor and inclinometer | |
Lo et al. | The direct georeferencing application and performance analysis of uav helicopter in gcp-free area | |
CN111189474A (zh) | 基于mems的marg传感器的自主校准方法 | |
CN103278165A (zh) | 基于剩磁标定的磁测及星光备份的自主导航方法 | |
Zhao et al. | Direct georeferencing of oblique and vertical imagery in different coordinate systems | |
Kwon et al. | Gravity requirements for compensation of ultra-precise inertial navigation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant |