典型文献
基于粒子群圆检测的无人机目标定位算法
文献摘要：
无人机在室内等复杂环境中飞行时,存在GPS信号较弱、惯性传感器累计误差较大等问题,导致无法实现室内的精准定位.本文提出一种基于粒子群圆检测算法的无人机目标定位方法,该方法通过OpenCV视觉模组进行图像预处理,并通过增量式PID(Proportion Integration Differentiation)与图像滤波相结合的粒子群圆检测算法获得目标标靶的核心坐标与半径等参数,通过对运动的实时控制、增加判断条件等提高无人机的标定效率与准确率.实验结果表明,该方法能够将无人机的位置调整时间控制在4?s以内,且将标定准确率提高到了90％,极大地缩短了无人机的标定时间,提升了无人机的位置标定准确率.
文献关键词：
粒子群圆检测;增量式PID算法;图像处理;目标定位;运动控制
中图分类号：
作者姓名：
李文强;王嘉栋;隋国荣
作者机构：
上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海 200093
文献出处：
引用格式：
[1]李文强;王嘉栋;隋国荣-.基于粒子群圆检测的无人机目标定位算法)[J].软件工程,2022(03):39-43
A类：
粒子群圆检测
B类：
目标定位,定位算法,复杂环境,GPS,惯性传感器,精准定位,圆检测算法,定位方法,OpenCV,模组,图像预处理,增量式,PID,Proportion,Integration,Differentiation,图像滤波,标靶,心坐标,实时控制,断条,时间控制,定准,运动控制
AB值：
0.310292
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