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融合视觉显著性的无人机SLAM导航定位
1
作者
黄龙杨
王致远
+2 位作者
屈若锟
熊乾凯
李诚龙
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第2期562-569,共8页
为解决无人机在室外复杂环境中飞行利用单目视觉同时定位与地图构建算法进行导航定位时选取特征点质量不高、噪声干扰,存在位姿估计误差过大的问题,提出一种加入图像多尺度分解进行双向迭代的视觉显著性处理线程,引入特征点稀疏性约束...
为解决无人机在室外复杂环境中飞行利用单目视觉同时定位与地图构建算法进行导航定位时选取特征点质量不高、噪声干扰,存在位姿估计误差过大的问题,提出一种加入图像多尺度分解进行双向迭代的视觉显著性处理线程,引入特征点稀疏性约束提高选取特征点的质量来提高计算精度。通过仿真实验分析该算法的鲁棒性与实时性。将无人机室外飞行实验结果与其它算法进行比较,验证了该算法在室外复杂环境中大幅提高了无人机位姿估计的准确度。
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关键词
无人机视觉导航定位
同步
定位
与地图构建
视觉
显著性
稀疏性约束
单目
视觉
室外场景
噪声干扰
算法鲁棒性
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职称材料
题名
融合视觉显著性的无人机SLAM导航定位
1
作者
黄龙杨
王致远
屈若锟
熊乾凯
李诚龙
机构
中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第2期562-569,共8页
基金
民航飞行技术与飞行安全重点实验室开放基金项目(FZ2021KF13)
中央高校基本科研业务费专项资金基金项目(J2023-045)
四川省大学生创新创业训练计划基金项目(S202310624250)。
文摘
为解决无人机在室外复杂环境中飞行利用单目视觉同时定位与地图构建算法进行导航定位时选取特征点质量不高、噪声干扰,存在位姿估计误差过大的问题,提出一种加入图像多尺度分解进行双向迭代的视觉显著性处理线程,引入特征点稀疏性约束提高选取特征点的质量来提高计算精度。通过仿真实验分析该算法的鲁棒性与实时性。将无人机室外飞行实验结果与其它算法进行比较,验证了该算法在室外复杂环境中大幅提高了无人机位姿估计的准确度。
关键词
无人机视觉导航定位
同步
定位
与地图构建
视觉
显著性
稀疏性约束
单目
视觉
室外场景
噪声干扰
算法鲁棒性
Keywords
UAV visual navigation
SLAM
visual salience
sparsity constraint
monocular vision
outdoor scenes
noise interference
algorithm robustness
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
融合视觉显著性的无人机SLAM导航定位
黄龙杨
王致远
屈若锟
熊乾凯
李诚龙
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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