结合Kalman滤波与贝叶斯估计的无人机室内精确定位系统设计  

作　　者：宋沂璐 刘悦 吴勇[1] 

机构地区：[1]三亚航空旅游职业学院机电工程学院

出　　处：《中国军转民》2025年第8期41-43,共3页

基　　金：三亚航空旅游职业学院校级课题:多旋翼无人机组装与调试(初级),编号:SATC2024JC-07;三亚市哲学社会科学规划课题:三亚低空旅游团体标准的制定与规范治理研究,编号:SYSK2023-05。

摘　　要：为提高室内无人机定位精确度,设计了无人机室内精确定位系统,该系统的传感器模块可提供无人机运行状态及环境特征等基础信息数据。数据采集模块负责存储、降噪和误差修正基础信息,以提高数据的准确性。Kalman滤波模块用于计算无人机高度变化,精确量化高度数据。贝叶斯估计模块将室内精确定位转化为求解多次测量的概率密度函数最大值,既确定无人机位置,又能分析误差分布信息。路线规划控制模块规划无人机的飞行轨迹,控制飞行的姿态和速度等参数。实验结果表明,在经过系统降噪处理后,无人机飞行轨迹高度最高点为4.9米,螺旋下降后的最低点为0.36米,与实际飞行轨迹高度基本吻合。同时,无人机横轴坐标点、纵轴坐标点与真实坐标最高误差分别为5.50%和6.00%,精确度较高,具有很好的实用价值。

关 键 词：无人机定位 KALMAN滤波 贝叶斯估计 概率密度函数 路线规划 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]