| 基于GPU-SIFT算法的飞行器视觉导航姿态估计关键技术 |
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| 引用本文： | 吴佳欢,马金盛. 基于GPU-SIFT算法的飞行器视觉导航姿态估计关键技术[J]. 计算机测量与控制, 2015, 23(4) |
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| 作者姓名： | 吴佳欢 马金盛 |
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| 作者单位： | 北京航空航天大学机械工程及自动化学院,北京,100191 |
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| 摘 要： | 针对传统惯性导航累积误差大的缺陷,研究提出了一种视觉导航姿态估计方法;首先提取图像的局部特征,分别对SURF(speeded up robust features)、SIFT (scale-invariant featuretransform)及GPU-SIFT特征提取算法进行了比较;保证算法精度及实时性后,将实时图与基准图库进行局部特征匹配,并利用EPnP算法进行飞行器的六自由度参数解算;实验结果表明GPU-SIFT算法精度最高,且随着图像分辨率的提高,其计算速度相比SURF和SIFT算法有了显著提高,该方法在一定条件下具有较高的位姿精度和良好的实时性.
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| 关 键 词： | 特征匹配 视觉导航 姿态估计 |
Key Technology of Vision-based Navigation for Aircraft Based on GPU-SIFT |
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| Wu Jiahuan,Ma Jinsheng. Key Technology of Vision-based Navigation for Aircraft Based on GPU-SIFT[J]. Computer Measurement & Control, 2015, 23(4) |
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| Authors: | Wu Jiahuan Ma Jinsheng |
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| Keywords: | feature detection vision-based navigation attitude estimation |
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