基于合作目标识别的无人机相对位姿估计

摘要

cqvip:实现相对位姿估计是无人机的安全飞行与降落的重要保障手段之一,在失去全球定位系统(GPS)信号的情况下,仅通过低精度的惯性测量单元(IMU)的无人机难以提供准确的无人机位姿信息。针对以上问题,提出了一种基于合作目标识别的无人机相对位姿估计方法。无人机配备有光电载荷以及激光测距仪,针对无人机机载嵌入式设备处理能力较弱的局限性,选择在轻量化yo⁃lov3-tiny网络基础上,提出适用于无人机机载目标识别任务的Target-yolo,并建立地面合作目标的目标检测数据集。为了使网络更好的适应无人机位姿估计任务,提高识别的准确率,对网络进行结构改进以及迁移学习,相比Yolov3-tiny,准确率提升了2.6%,召回率提升了1.6%,实现对合作目标的准确识别。最后建立无人机相对位姿估计模型,求解无人机的相对位置关系。