| 基于模糊预测的INS/视觉无人机自主着陆导航算法 |
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| 作者姓名： | 洪亮 章政 李亚贵 李宇峰 张舰栋 |
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| 作者单位： | 武汉科技大学信息科学与工程学院,武汉,430081;武汉科技大学信息科学与工程学院,武汉430081;武汉科技大学机器人与智能系统研究院,武汉430081;武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心,武汉430081 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61773298)、冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心开放基金项目(MADT201603)、2017年度武汉科技大学国防预研基金项目(GF201706) |
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| 摘 要： | 针对 INS/ 视觉无人机自主着陆导航中，由于视觉观测数据具有不确定性噪声及数据更新周期长等原因，易导致卡尔曼滤波估计精度低、实时性差的问题，设计了一种基于模糊预测的INS/ 视觉无人机自主着陆导航算法。首先，利用三角模糊数对视觉观测数据进行处理，减小视觉观测噪声和解算误差的不利影响。然后，在卡尔曼滤波状态方程更新时，采用模糊预测同步预测视觉观测数据，得到无人机高精度姿态信息的同时提高无人机位姿估计的实时性。最后，自主搭建了基于STM32的低成本INS/ 视觉四旋翼无人机自主着陆实验平台，实测飞行着陆结果验证了本文所设计的无人机自主着陆算法可有效避免观测数据存在观测噪声与解算误差，在提高无人机位姿估计精度的同时保证了实时性。
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| 关 键 词： | 组合导航 模糊预测 卡尔曼滤波 同步更新 |
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