【摘 要】
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为了提高四旋翼飞行器位姿估计精度,文章提出了一种多传感器融合算法。其设计了一个模块化的卡尔曼滤波框架,将视觉部分的初步位姿估计和基于惯性测量单元(IMU)的动力学模型
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室,温岭市非普电气有限公司太平分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61473253);国家自然科学基金创新研究群体科学基金(61621002)
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为了提高四旋翼飞行器位姿估计精度,文章提出了一种多传感器融合算法。其设计了一个模块化的卡尔曼滤波框架,将视觉部分的初步位姿估计和基于惯性测量单元(IMU)的动力学模型相融合;提出了一种新的视觉惯性里程计方案,利用ARTag标签进行多标签融合的位姿估计,并将其结果作为算法的观测量;建立了基于IMU的动力学模型,将视觉结果加入状态向量不断进行迭代。由于IMU的频率高于视觉结果的频率,每当利用视觉结果进行更新时,选取最近的状态向量,这样在视觉结果异常时,该算法依然可以很好地工作。该算法的性能在实验中有很好的体现
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