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无人机视觉导航研究综述被引量：50: 2010年; 对无人机视觉导航的现有算法从视觉处理和状态估计与数据融合两大方面作了分类总结,重点讨论了无人机获取图像的特征提取、视觉传感器同其他传感器的数据融合、以及实时得到状态估计的各种方法,同时,也涉及了未知环境下地图的建立,最后指出了无人机视觉导航在实际应用中面临的主要问题。; 吴显亮石宗英钟宜生; 关键词：无人机视觉导航特征提取数据融合

多雷达系统数据融合与航迹预测被引量：4: 2010年; 为了便于准确定位传感器网络，分布式的单雷达系统首先进行各自的数据处理，包括：地理坐标换算至平面直角坐标；剔除孤立的异常点迹；采用模糊c-均值聚类方法和”动态分区”，将单雷达数据中属于同目标的相似点迹归类集合；根据雷达观测和目标运动的特征，在每个点迹集合中设计门限滤波和相关矩阵检验，提取完整连续的目标运动的航迹；结合各航迹特征进行种类分析．接下来对属于不同雷达的航迹两两比较，找出有相交时间段的航迹，采用三次样条对两条航迹的进行内插和外推，再通过模糊综合函数对这两条航迹给出一个相似性度量，并取阈值为0．85．最后得出雷达间各航迹匹配关系．通过该雷达所观测到的航迹的稳定程度来近似估计其观察精度．首先对每一条航迹进行分段拟合得到其剩余方差，然后直接用每一条航迹的剩余方差来衡量雷达的观察精度，最后我们得出雷达的精度排序2910〉7728，7724〉2537〉2025〉2539．对航迹融合，我们首先采用D—s证据理论并利用分析得到的雷达精度，对表示同一目标的航迹对进行融合．其次试图运用卡尔曼滤波对航迹进行融合：思路一是设法离线估计出噪声矩阵，得出系统噪声方差矩阵和观测噪声方差矩阵，从而用于标准卡尔曼滤波方程；思路二是探究较为实用的自适应滤波，兼顾Sage—Husa自适应滤波算法的高精度与强跟踪自适应滤波算法的可靠性，采用了一种混合算法给出收敛的估计．最终给出了雷达7728和2910的融合算例以及10秒钟的预测轨迹．最后，我们将导弹拦截飞机建模为三维的追逃问题，建立了运动学关系方程，最终归结为最小能量导引律问题．采用“模糊T—S线性模型”以及RH控制方法和伴随技术，在目标作对抗性机动条件下，获得了一个有效拦截的导引律．还对多雷; 吴显亮官慧峰尹良泽; 关键词：聚类卡尔曼滤波数据融合

视觉SLAM中基于误匹配风险预测的特征选择被引量：4: 2010年; 针对视觉SLAM(同时定位与建图)问题,提出了一种预测误匹配风险最小化的特征选择方法.该方法采用预测误匹配风险来衡量新检测到的特征对未来特征匹配过程的影响,然后采用多级排序的方法优先选择误匹配风险小且重现率高的候选特征进行初始化.该方法能根据系统状态估计不确定度的强弱自适应地选择不易被误匹配的特征,从而保证了SLAM算法的收敛性和一致性.在实际单目视觉SLAM系统上的对比实验表明,本文方法在降低特征误匹配率和保证SLAM结果的正确性等方面具有明显优势.; 刘志斌吴显亮徐文立石宗英

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吴显亮

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