多旋翼无人机在变控制量下的三轴磁罗盘校正

       为了在特殊环境下有效使用多旋翼无人机飞行器的磁罗盘,研究了大电流、控制量变化情况下磁罗盘的校正问题,提出了一种磁罗盘自适应校准方法.推导了磁罗盘误差的变化规律并建立了误差模型,分析了硬磁误差随控制量变化的规律,进而提出了一种基于整体最小二乘法的空间直线拟合方法.通过空间直线拟合,将得到的控制量和硬磁补偿的对应关系用于实时调整对空间飞行器的硬磁补偿,最终解决了控制量变化对磁罗盘的影响.进行了实验验证,结果表明:提出的方法可将飞行器控制量变化带来的磁罗盘硬磁误差基本抵消;在实际飞行中,多旋翼无人飞行器的偏航误差可由最大的15°减小到3°以内.本文所给出的方法在控制量变化,大电流情况下使用时,可以很好地校正磁罗盘航向角误差,提高导航精度。

       为了解决无人机自主定位时高鲁棒性路标获取问题,提出一种仿生视觉路标获取方法.首先构建多尺度多方向的Gabor滤波器模拟视皮层简单细胞响应,通过MAX操作实现对简单细胞空间位置和方向的选择,然后对提取出的特征点采用基于分块信息熵的方法选择合理的关键点作为路标用于定位.仿真分析结果表明,提出的特征提取方法能够更好地保留图像局部区域的主要信息,具有较好的尺度不变性、旋转不变性以及抗噪声性能,基于分块信息熵方法选出的关键点作为路标用于无人机自主定位精度也较高。

       无人机航拍采集的海量无标定图像,在SFM( structure from motion)重建框架下,提出了基于分块聚类特征匹配的三维重建方法。文章将航拍图像的匹配问题转化为待匹配图像集合的筛选以及图像局部特征配准。通过增加筛选步骤,提出了在缩略图尺度下利用词汇树的评分机制构建待匹配图像集合的方法;利用特征成簇状分布的数据特性,提出了先聚类再匹配的局部特征配准方法。优化了SFM重建框架的特征匹配部分,在航拍数据库PAMView中进行了三维重建实验。实验结果表明,该方法在不影响重建性能下有效提高运算速率。

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