Abstract This paper presents a vision-stödd tröghetsnavigeringssystem för små obemannade luftfartyg (UAV) i GPS-förnekade miljöer. Vid visuell uppskattning detekteras bildegenskaper i på varandra följande ramar och matchas för att uppskatta fordonets rörelse med ett homografibaserat tillvägagångssätt. Därefter sammansmältes den visuella mätningen med utmatningen från en tröghetsmätningsenhet (IMU) genom ett indirekt utvidgat Kalmanfilter (EKF). En fördröjningsbaserad metod för mätuppdateringen utvecklas för att introducera visuell mätning i fusionen utan tillståndsförstärkning. Denna metod antar att det uppskattade feltillståndet är stabilt och invariantt under den andra halvan av en visuell beräkningsperiod. Simuleringsresultat tyder på att fördröjningsbaserad navigering kan minska den beräkningsmässiga komplexiteten med cirka 20 % jämfört med generell utökad Vision/INS-navigering (inertial navigation system), med nästan samma uppskattningsnoggrannhet. Verkliga experiment utfördes också för att testa det föreslagna navigationssystemets prestanda i jämförelse med den utökade filtermetoden och en referensnavigering med GPS/INS.
En visions-stödd navigering för UAV:er baserad på en fusion av relativt orienterade bildpar och data från en tröghetsmätningsenhet (IMU) presenteras i REF.
Vision-Aided Inertial Navigation for Small Unmanned Aerial Vehicles in GPS-Denied Environments
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}