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地面目标特征识别与无人飞行器位姿估计
无人飞行器 目标识别 位姿估计 KAZE特征 Camshift算法
2014/5/28
针对小型无人飞行器位置姿态估计问题，提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置，利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取，与源目标特征点进行匹配，得到精确的目标位置信息，实现了在图像平面内的目标快速跟踪，并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证，具有优良的跟踪性和实时性。
针对航天器上传感器故障可能导致状态估计错误的问题，提出了一种基于证据理论的多传感器融合与故障识别方法。该方法采用证据距离与冲突质量的乘积来度量证据间的冲突大小。在证据的融合中先根据冲突大小计算每个证据的可信度，并根据可信度大小修正证据，再用D\|S规则进行融合。该冲突度量方法综合了证据间目标一致性与整体差异性的影响，在具有较强的不确定性和不可靠性的情况下，比仅采用证据距离或冲突质量来度量证据间冲突...