一种基于三层嵌入式卡尔曼滤波器的导航算法研究

2018-09-14船舶重工集团公司723所周秀珍吴连慧

电子世界 2018年17期

船舶重工集团公司723所周秀珍吴连慧

本文针对GPS信号无效且无已知地面合作目标的情况，开展了一种基于三层嵌入式卡尔曼滤波器的导航算法研究，提出了一种光流理论在基于视觉的微型飞行器定位系统中的应用方案。文章首先通过三维视觉实时算法，并结合传感器测量数据，构造三层嵌入式卡尔曼滤波器，然后分别对高度、姿态角及水平面上的速度进行估计。试验结果表明，基于该导航算法的视觉系统能够成功地实现微型飞行器的自主飞行。

引言

近年来，低成本高效率的惯性传感器以及高精度的导航系统GPS已经在无人机系统中占据了重要地位，在复杂的环境条件下，GPS信号很可能获取不到，限制了传统传感器的使用。视觉传感器重量轻，并且可以提供微型飞行器的运动姿态以及周围环境的实时观测结果，因此依赖于计算机视觉实现微型飞行器的自主导航控制越来越受到关注。

本文开展了一种基于三层嵌入式卡尔曼滤波器的导航算法研究，提出了一种光流理论在基于视觉的微型飞行器定位系统中的应用方案[1]。该方案采用三层嵌入式卡尔曼滤波结构，其中每个卡尔曼滤波器都与光流计算，数据融合，运动结构估计相结合。采用三层嵌入式卡尔曼滤波结构进行微型飞行器自主飞行的数据处理具有快速性，准确性及鲁棒性[2]。