非协作式无人机跟踪障碍物改进方法(英文)

作     者：朱立华 程向红 曹振新 Fuh-Gwo Yuan ZHU Li-hua;CHENG Xiang-hong;CAO Zhen-xin;Yuan Fuh-Gwo

作者机构：东南大学微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室南京210096 东南大学毫米波国家重点实验室南京210096 北卡罗来纳州立大学航天与机械工程学院美国罗利27695 

基　　金：东南大学优博基金(YBJJ1242) 

出 版 物：《中国惯性技术学报》 (Journal of Chinese Inertial Technology)

年 卷 期：2014年第12卷第3期

页      码：333-339页

摘      要：针对非协作式无人机检测与避障系统,采用多传感器进行信息融合的方式进行检测与跟踪,提出了采用正交积分点卡尔曼滤波(QKF)实时跟踪运动目标以提高检测精度和增强有效性。首先,对设计的检测与避障系统进行了简述,由两个子系统构成:由捷联惯性导航系统(SINS)与GPS组成的导航单元及由雷达和光电传感器组成的检测单元。其次,以拐弯模型与Singer模型两个机动运动模型为例测试了QKF算法跟踪检测障碍物的性能,并与无迹卡尔曼滤波(UKF)进行比较。仿真结果表明,相比于UKF算法,QKF算法可以更快速、更准确的检测与跟踪目标。

主 题 词：无人机 检测与避障系统 非协作式 非线性运动 正交积分点卡尔曼滤波 

学科分类：08[工学] 081105[081105] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2014.03.011

馆 藏 号：203117733...