计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
2015年
4期
1371-1374
,共4页
特征匹配%视觉导航%姿态估计
特徵匹配%視覺導航%姿態估計
특정필배%시각도항%자태고계
feature detection%vision-based navigation%attitude estimation
针对传统惯性导航累积误差大的缺陷,研究提出了一种视觉导航姿态估计方法;首先提取图像的局部特征,分别对SURF(speeded up robust features)、SIFT (scale-invariant featuretransform)及GPU-SIFT特征提取算法进行了比较;保证算法精度及实时性后,将实时图与基准图库进行局部特征匹配,并利用EPnP算法进行飞行器的六自由度参数解算;实验结果表明GPU-SIFT算法精度最高,且随着图像分辨率的提高,其计算速度相比SURF和SIFT算法有了显著提高,该方法在一定条件下具有较高的位姿精度和良好的实时性.
針對傳統慣性導航纍積誤差大的缺陷,研究提齣瞭一種視覺導航姿態估計方法;首先提取圖像的跼部特徵,分彆對SURF(speeded up robust features)、SIFT (scale-invariant featuretransform)及GPU-SIFT特徵提取算法進行瞭比較;保證算法精度及實時性後,將實時圖與基準圖庫進行跼部特徵匹配,併利用EPnP算法進行飛行器的六自由度參數解算;實驗結果錶明GPU-SIFT算法精度最高,且隨著圖像分辨率的提高,其計算速度相比SURF和SIFT算法有瞭顯著提高,該方法在一定條件下具有較高的位姿精度和良好的實時性.
침대전통관성도항루적오차대적결함,연구제출료일충시각도항자태고계방법;수선제취도상적국부특정,분별대SURF(speeded up robust features)、SIFT (scale-invariant featuretransform)급GPU-SIFT특정제취산법진행료비교;보증산법정도급실시성후,장실시도여기준도고진행국부특정필배,병이용EPnP산법진행비행기적륙자유도삼수해산;실험결과표명GPU-SIFT산법정도최고,차수착도상분변솔적제고,기계산속도상비SURF화SIFT산법유료현저제고,해방법재일정조건하구유교고적위자정도화량호적실시성.
