基于扩展卡尔曼滤波的舰机相对位姿估测

通过将基于扩展卡尔曼滤波的长序列图像分析方法与单目视觉技术相结合,把无人机自主着舰视觉导引中舰机间相对位姿的估测,转化为机载摄像机对着舰靶标平面3D位姿的实时估测问题.首先根据透视投影理论,建立了以摄像机的透镜中心为原点且Z轴与光轴重合的摄像机坐标系和世界坐标系,然后利用机载摄像机连续拍摄的靶标图像序列,选择描述相对运动的3个欧拉角、平移向量及它们的速度作为状态变量;由靶标角点的提取和帧间匹配,建立了反映着舰靶标上特征点的图像坐标和状态变量之间关系的观测方程,带入扩展卡尔曼滤波器,估测出舰机的相对运动参数.计算机数据仿真和基于DSP平台的半实物仿真试验验证了算法的有效性和鲁棒性.

基于视觉和渐消记忆UKF的浮空器位姿估测

提出了一种新的浮空器位姿估测方法,用地面上共面设置的四个固定信标和浮空器上双焦CCD摄像机组成单目视觉测量系统;应用四元数描述载体和大地直角坐标系间变换关系,在此基础上利用Levenberg-Marquardt迭代算法将地标图像观测量直接转化为位姿参数值,减少了计算量;合理地采用随机加速度模型构建滤波器状态方程,并引入渐消记忆因子改进平方根UKF滤波算法,用于抑制由于系统建模误差造成的滤波精度下降。对所提方案进行验证,比较了不同渐消记忆因子作用下的滤波结果,仿真结果表明了该方法的有效性。