典型文献
多源融合定位算法在巡检无人机上的应用
文献摘要：
无人机自主巡检时需要稳定的高精度定位数据,针对复杂巡检环境下,超宽带(UWB)信号易受到多径效应和非视距误差的影响而造成定位数据波动的问题,提出了一种适用于巡检无人机的多源融合定位算法:该算法使用扩展卡尔曼滤波融合UWB与惯性测量单元(IMU)后得到位置估计结果,并通过光流定位得到另一位置估计结果,随后将二者进行加权融合以得到最优位置估计结果,融合项的权值取决于当前UWB的可靠性.最后使用搭建的融合定位系统进行无人机定位实验.实验结果表明,该算法提高了UWB/IMU融合定位的精度,在无人机飞行过程中遇到UWB定位数据波动较大的情况时,仍然可以继续提供稳定的定位结果,具有较好的鲁棒性.
文献关键词：
融合定位;超宽带;光流;无人机;扩展卡尔曼滤波
中图分类号：
作者姓名：
季俊贇;孙宪坤;周韦
作者机构：
上海工程技术大学 电子电气工程学院,上海 201620
文献出处：
引用格式：
[1]季俊贇;孙宪坤;周韦-.多源融合定位算法在巡检无人机上的应用)[J].导航定位学报,2022(04):130-137
A类：
B类：
多源融合,融合定位,定位算法,巡检无人机,无人机自主巡检,高精度定位,定位数据,超宽带,UWB,多径效应,非视距误差,扩展卡尔曼滤波,卡尔曼滤波融合,惯性测量单元,IMU,位置估计,光流定位,加权融合,最优位置,权值,定位系统,无人机定位,定位实验,无人机飞行,定位结果
AB值：
0.29493
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