一种复杂环境下无人机多传感器融合故障检测与排除方法

本发明属于无人机多传感器融合故障检测与排除技术领域，具体公开了一种复杂环境下无人机多传感器融合故障检测与排除方法，包括构建视觉特征匹配数据集，利用多种机器学习模型经分层k折交叉验证选最优模型并匹配特征点，剔除错误对，利用RANSAC算法找最佳匹配集，当有效点数小于阈值时剔除视觉输入；将视觉反推的加速度、角速度与IMU输出作一致性分析，超阈值判定IMU故障并调其权重；利用视觉信息辅助IMU初始化；对GNSS构建实时和累积残差卡方检验统计量，设定动态阈值检测故障；遍历卫星子集识别故障卫星并调其权重。本发明采用上述的一种复杂环境下无人机多传感器融合故障检测与排除方法，提升了故障检测准确性与系统鲁棒性，确保无人机安全稳定运行。