摘要
本发明涉及无人机定位技术领域,尤其涉及一种结合环境特征的无人机定位方法及系统。其技术方案包括通过多源异构传感器采集无人机所处环境的多模态数据,所述多模态数据包括GNSS信号数据、视觉图像数据、激光雷达点云数据、惯性测量数据及电磁干扰监测数据;利用融合深度学习模型对多模态数据进行协同处理。本发明通过多源数据采集为后续处理提供全面基础,融合处理提升了数据质量和特征匹配可靠性,实时解算保证了定位的及时准确,决策模型则基于精准定位实现了安全高效飞行,不仅解决了复杂环境下信号遮挡、干扰、动态干扰物影响及实时性与精度矛盾的传统技术难题,还在多种复杂场景中展现出优异的定位稳定性和适应性。
技术关键词
无人机定位方法
激光点云数据
异构传感器
激光雷达点云数据
融合深度学习模型
电磁干扰检测仪
采集无人机
信号
生成对抗网络
智能决策模型
序列预测模型
GNSS接收机
高清摄像头
时间序列特征
神经网络混合模型
特征提取模型
子模块
系统为您推荐了相关专利信息
逆向建模方法
顶点
索引
轮廓提取方法
数字化建模技术
激光雷达点云数据
定位方法
深度优先搜索
机器人位姿
里程计
融合深度学习模型
水稻病虫害
自动分类方法
识别病虫害
损失函数优化
移动机器人
激光传感器
点云地图
三维BIM模型
采样点
主控装置
多源异构数据融合
时序特征
预警方法
策略