多传感器数据融合的无人机速率估算与定位

作者：吕涛; 张长利; 王树文; 王润涛; 张伶鳦; 刘超; 栾吉玲; 周雅楠

来源：农机化研究, 2016, (10): 1-5.

DOI：10.13427/j.cnki.njyi.2016.10.001

• 农用无人机
• 数据融合
• 离散型卡尔曼滤波
• 光流 agricatural unmanned aerial vehicle
• data fusion
• discrete Kalman filter
• optical flow

为了提高农用无人机速率与位置的估算精度,同时降低无人机制作成本,提出了一种对于农用无人机容易实现的传感器数据融合算法,即通过使用离散型卡尔曼滤波,提高实验对象在三维空间中位置和速率变化的估算精度。由于传统的惯性测量系统存在体积大、造价高等缺点,而廉价的惯性测量传感器又存在较大的飘移,因此结合农用无人机航拍的工作环境采用全球定位系统(GPS)提供位置的测量,由惯性导航系统(INS)给出加速度,并由光流传感器提供速度的测量加以辅助。最终,通过实验验证了该算法的有效性。

• 出版日期2016
• 单位东北农业大学