无人机在GNSS拒绝场景中的自主定位方法由现实场景的3D模型驱动
Yongqiang Cui1,2, Xue Gao1, Rui Yu1
1College of Electronics and Information Engineering, South-Central Minzu University, Wuhan 430074, China.
本研究介绍了一种使用3D模型和点云重建的新型无人机定位方法,可以在没有全球导航卫星系统 (GNSS) 的情况下实现高精度. 这项技术为无人机在充满挑战的环境中提供了精确的自主导航.
科学领域:
- 机器人技术和自主系统
- 计算机视觉 计算机视觉
- 地理空间技术是什么
背景情况:
- 无人机需要可靠的定位,用于军事和民用应用.
- 全球导航卫星系统 (GNSS) 容易受到干扰和信号损失.
- 提高无人机定位精度和独立于GNSS至关重要.
研究的目的:
- 开发一种新的无人机定位系统.
- 为了实现独立于GNSS的高定位精度.
- 在复杂的城市环境中验证系统的性能.
主要方法:
- 使用现实场景的3D模型和图像点云重建.
- 将3D模型细分为图像和点云数据集.
- 使用单眼相机进行实时图像捕捉.
- 采用图像匹配用于初步位置估计和3D点云重建.
- 将重建的点云与现实场景的3D点云数据相匹配.
- 应用姿势估计算法用于坐标采集.
主要成果:
- 在复杂的城市环境中成功实现无人机的自主定位.
- 实现了高达0.4米的卓越定位准确度.
- 证明了3D模型和点云重建方法的有效性.
结论:
- 拟议的方法为GNSS独立无人机定位提供了一个强大的解决方案.
- 即使在具有挑战性的环境中,也可以实现高精度定位.
- 这项技术对无人机的自主性和导航安全有重大影响.
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