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Using images to determine camera position and attitude is a consolidated method, very widespread for application like UAV navigation. In harsh environment, where GNSS could be degraded or denied, imag...
Automatic pose estimation remains to be one of the challenging problems in photogrammetry and computer vision. When other systems (e.g. GPS and INS) are inadequate, and real time precise positioning...
Stanford University has developed a low-cost prototype synthetic vision system and flight tested it onboard general aviation aircraft. The display aids pilots by providing an “out the window” view, ma...
Over the past five years the GPS Laboratory at Stanford University has developed a 3-D “Out the Window” Tunnel-in-the-Sky Display. This display intuitively and accurately renders the attitude and loca...
Accurate knowledge of position and orientation is a prerequisite for many applications regarding unmanned navigation, mapping, or environmental modelling. GPS-aided inertial navigation is the preferre...
A robust scale and rotation invariant image matching algorithm is vital for the Visual Based Navigation (VBN) of aerial vehicles, where matches between an existing geo-referenced database images and t...
研究了动态情况下的视觉系统定位方法。针对现阶段视觉定位算法难以适应车载系统的要求,提出了一种INS/ Vi2 sion 组合导航中视觉系统的快速定位方法,在惯导系统的辅助下视觉系统在单个地标一次识别的情况下能够精确定位。为了 使视觉系统达到更高的定位精度,通过实验标定的方法解决了视觉定位滞后和组合导航时间同步的问题,最后利用实验验证 了该方法在车载系统的应用中的定位精度。
针对无人机编队常用的leader\|follower(领航-跟随)飞行模式,提出了一种考虑 视觉导航设备输出时间延迟问题的INS/Vision相对导航方法,给出了leader与follower之 间的相对惯导方程以及相对视线矢量测量原理。由于INS/Vision相对导航系统是一个强 非 线性系统,采用Unscented卡尔曼滤波融合相对惯导信息和相对视线矢量信息,从而估计出l eader与foll...

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