基于图模型的无人集群同步自定位与相对定位

摘要：

协同定位是一种在导航基础设施受限环境下提高无人集群定位精度的技术，包含无人载体的自定位和相对定位2方面。其中，自定位用于获取自身绝对位姿，相对定位用于获取载体间的相对位姿。然而，现有协同定位方法通常解决其中一方面问题而忽视另一方面，这不仅限制了协同定位的工程应用价值，也忽视了集群运动与个体运动间约束关系，从而降低协同估计性能。为解决该问题，本文提出了一种可同时进行自定位和相对定位的协同估计方法。以概率约束关系构建概率图模型，用于描述自定位状态、相对定位状态和集群量测间的概率关系；利用高斯信息形式在图模型中进行定位状态边缘概率求解，实现图模型高效计算。实验结果表明，本方法不仅能够实现自定位和相对定位的同步估计，且估计精度优于传统协同定位方法，自定位误差与相对定位误差分别降低59.2%和30.3%，为集群协同导航定位提供了一种新的融合框架。

中图分类号: 

V249.3

引用本文

熊骏, 解相朋, 熊智, 庄园, 郑宇. 基于图模型的无人集群同步自定位与相对定位[J]. 航空学报, 2023, 44(S2): 729708-729708.

Jun XIONG, Xiangpeng XIE, Zhi XIONG, Yuan ZHUANG, Yu ZHENG. Synchronized self⁃localization and relative⁃localization of unmanned swarms based on graph model[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2023, 44(S2): 729708-729708.

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网址：基于图模型的无人集群同步自定位与相对定位 https://mxgxt.com/news/view/1249325

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