作者：熊敏君,卢惠民,熊丹,肖军浩,吕鸣 单位：四川省计算机学会;中国科学院成都分院 出版：《计算机应用》2017年第S2期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJY2017S20310 DOC编号：DOCJSJY2017S20319 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 针对无卫星信号条件下仅利用惯性导航进行无人机(UAV)位姿估计精度低的问题，提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的单目视觉/惯导组合位姿估计算法。首先，借助超声波传感器，基于最小二乘法获取单目视觉的绝对尺度信息，从而计算得到视觉位姿估计结果；其次根据惯性测量单元(IMU)的运动学模型建立系统方程，进行惯导解算，并推导误差状态方程对系统误差状态建模；最后，将视觉位姿估计结果作为观测量，基于扩展卡尔曼滤波得到系统误差状态的最优估计值，从而对惯导解算的结果进行修正。使用该算法在室外150 m范围场景开展实验研究，位置估计的均方根误差(RMSE)低于0.995 m，航向角估计的RMSE为2.235&#176；，水平姿态角估计的RMSE低于1.915&#176；。

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