摘要
提出了一种基于图像配准的无人飞行器定位方法,借助卫星地图来估计无人飞行器的位置和姿态,在出现噪声或不可靠的卫星导航系统信号时,帮助无人飞行器进行定位导航.基于空中无人飞行器拍摄的连续图像和一张基准卫星图像,输入无人飞行器相机拍摄的实时图像和卫星图像,由卷积神经网络来提取相关特征并进行位姿推断,输出无人飞行器的位姿估计.使用多条模拟无人飞行器飞行轨迹视角图像和卫星基准图像的数据集,来训练和测试网络.结果显示,该方法能够稳定实现无人飞行器的视觉定位,仅需要一张容易获取和存储的地理参考卫星地图.
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