摘要
本发明涉及无人机控制技术领域,尤其为一种无人机自适应导航系统,包括惯性导航系统、可见光传感器、数据融合模块、数据库及导航控制模块;惯性导航系统提供姿态、速度和加速度数据;可见光传感器采集图像并经深度学习算法处理获取环境特征点实现视觉定位;数据融合模块运用动态加权卡尔曼滤波算法融合两种传感器数据,依据环境动态调整权重优化定位信息。地图库与特征库存储环境数据辅助定位并动态更新;导航控制模块依据融合定位信息生成指令,基于自适应控制算法考虑多种因素自动调整飞行策略。该系统提高了定位精度与环境适应性,增强了飞行安全性与稳定性,智能化、自主化程度高,且具备灵活性与可扩展性,可广泛应用于无人机领域。
技术关键词
可见光传感器
惯性导航系统
环境特征点
卡尔曼滤波算法
协方差矩阵
深度学习算法
控制模块
图像纹理复杂度
图像处理方法
无人机飞行姿态
无人机控制技术
增量学习方法
环境图像信息
数据
状态更新
聚类分析方法
动态更新
系统为您推荐了相关专利信息
无人机巡检设备
深度学习分类模型
模态特征
识别方法
识别无人机
数据处理模型
协方差矩阵
卫星轨道参数
偏差
广播星历
图像采集模块
轨迹
子模块
识别模块
卡尔曼滤波算法