作者：肖尧,阮晓钢,朱晓庆,董鹏飞,魏若岩 单位：中国惯性技术学会 出版：《中国惯性技术学报》2019年第02期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZGXJ2019020110 DOC编号：DOCZGXJ2019020119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于里程计/地磁/GPS的导航系统设计》PDF+DOC2016年第01期 孙华,李伟,吴亚明 《视觉SLAM系统分析》PDF+DOC2018年第19期 揭云飞,王峰,智凯旋,熊超伟,李学易 《轮式移动机器人FastSLAM算法研究》PDF+DOC2011年第01期 陶辉,吴怀宇,程磊,张雄希,杨升 《视觉SLAM综述》PDF+DOC2016年第06期 权美香,朴松昊,李国 《单机器人SLAM技术的发展及相关主流技术综述》PDF+DOC2020年第18期 刘明芹,张晓光,徐桂云,李宗周 《基于关键帧的视觉惯性定位算法》PDF+DOC2020年第05期 徐玲,蔡慧,郑恩辉,花江峰,刘政,王谈谈 《基于微小型传感器的惯性/卫星/天文组合导航方法》PDF+DOC2008年第01期 崔乃刚,韩鹏鑫,穆荣军 《一种改进SURF算法的单目视觉里程计》PDF+DOC2014年第03期 张毅,童学容,罗元 《新型组合导航定位技术在机场抢建中的应用》PDF+DOC 王何巍,洪勇 《基于三级滤波的民用飞机组合导航融合算法研究》PDF+DOC2013年第S2期 马航帅,王丹,孙晓敏,秦永元

    • 针对未知环境中微型无人机自主导航问题，提出一种单目视觉SVO/INS组合导航算法。使用半直接视觉里程计(SVO)作为视觉里程计前端，首先对SVO的初始化模块、关键帧选择及跟踪失败处理策略进行了重新设计，实现了SVO在摄像头前视场景中的应用。之后，设计了误差状态卡尔曼滤波器，基于惯性测量单元的测量值进行状态预测，采用SVO的估计结果作为观测值进行状态更新。使用EuRoc数据集对所提算法进行验证，结果表明所提算法可实现对无人机的位置、姿态和速度以及未知尺度、惯性测量单元零偏、重力方向的估计。导航时间3 min位置估计误差为0.15 m，俯仰和横滚角估计误差小于0.5&#176；，航向角估计误差小于1.2&#176；。所提方法具有计算量小、实时性好的优点，适用于机载计算资源有限的微型无人机导航。

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