基于多传感器信息融合的无人机自主精确导航技术
《基于多传感器融合的移动机器人定位系统研究》
《基于多传感器融合的移动机器人定位系统研究》一、引言随着科技的发展，移动机器人技术在工业、医疗、服务等多个领域得到广泛应用。
准确的定位技术是实现移动机器人自主导航、完成任务的关键。
传统单一的传感器在复杂环境下难以实现精准定位，因此，基于多传感器融合的移动机器人定位系统成为当前研究的热点。
本文将深入探讨基于多传感器融合的移动机器人定位系统的研究与应用。
二、多传感器融合技术概述多传感器融合技术是将多种传感器的数据通过一定的算法进行融合，以获得更加准确、全面的信息。
在移动机器人定位系统中，常见的传感器包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元（IMU）、轮速传感器等。
这些传感器在不同的环境中具有不同的优势和局限性，通过多传感器融合技术可以互相弥补，提高定位的准确性和鲁棒性。
三、多传感器融合定位系统的组成与原理（一）系统组成多传感器融合定位系统主要由传感器模块、数据处理模块和定位算法模块组成。
传感器模块包括激光雷达、摄像头、IMU等，用于获取环境信息和机器人自身的运动信息。
数据处理模块负责对传感器数据进行预处理和特征提取。
定位算法模块则根据融合后的数据，采用合适的算法进行定位。
（二）工作原理多传感器融合定位系统的工作原理是：首先，各种传感器获取环境信息和机器人自身的运动信息。
然后，数据处理模块对传感器数据进行预处理和特征提取，包括去除噪声、校正畸变等。
接着，定位算法模块采用合适的算法对融合后的数据进行处理，得到机器人的位置和姿态信息。
最后，将定位结果输出给移动机器人的控制系统，实现自主导航。
四、多传感器融合技术在移动机器人定位中的应用（一）激光雷达与摄像头的融合激光雷达和摄像头是移动机器人定位中常用的两种传感器。
激光雷达可以获取环境的三维信息，具有较高的测量精度和距离分辨率；而摄像头则可以获取环境的颜色、纹理等视觉信息。
通过将激光雷达和摄像头的数据进行融合，可以实现更加准确的物体识别和障碍物检测，提高机器人的定位精度和鲁棒性。
导航系统中的多传感器融合技术
导航系统中的多传感器融合技术近年来，随着导航系统逐步成为一个不可或缺的工具，其多传感器融合技术得到了越来越多的应用和重视。
多传感器融合技术旨在通过整合多种不同传感器的信息，从而提高导航系统的精度、可靠性和鲁棒性。
本文将从定义、发展历程和应用实践三个方面探讨导航系统中的多传感器融合技术。
一、定义多传感器融合技术是指将多个传感器的观测结果进行合成和集成，从而提高系统的测量精度和可靠性的技术。
多传感器融合技术的主要目的是降低系统的不确定性，提高精度和鲁棒性，同时充分利用各种传感器的优势，弥补彼此的局限性，从而达到更加准确的测量结果。
二、发展历程多传感器融合技术自20世纪60年代开始发展。
当时主要用于军事领域的目标跟踪和飞机制导系统等。
随着卫星导航系统的发展，多传感器融合技术开始应用于国防和民用领域。
在民用方面，最早的应用是汽车导航系统。
随着GPS等卫星导航系统的普及和发展，多传感器融合技术得到了广泛的应用和发展。
三、应用实践目前，多传感器融合技术已经被广泛地应用于各种导航系统中，如汽车导航、飞行导航、机器人导航等。
在汽车导航系统中，多传感器融合技术将GPS、惯性导航、激光雷达等多个传感器的信息进行整合，通过算法的优化和校正，提高了导航系统的测量精度和可靠性。
在飞行导航系统中，多传感器融合技术将GPS、惯性导航、气压高度计、机械指示器等多个传感器的信息融合，从而提高了机组的飞行安全性和导航精度。
在机器人导航中，多传感器融合技术可以将激光雷达、相机、惯性导航等多个传感器的信息融合起来，提高了机器人的自主导航能力和在复杂环境下的运行鲁棒性。
总之，多传感器融合技术已经成为现代导航系统的重要组成部分。
应用于导航系统，多传感器融合技术可以弥补不同传感器的缺陷，提高测量精度和可靠性，应用范围广泛。
随着技术的不断进步和应用实践的不断深入，多传感器融合技术将在导航系统中发挥更为重要的作用。
移动机器人论文：基于多传感器信息融合的移动机器人导航定位技术研究
移动机器人论文：基于多传感器信息融合的移动机器人导航定位技术研究【中文摘要】导航定位技术作为移动机器人关键技术之一,是十分热门的研究课题。
特别是未知环境中移动机器人导航定位已经成为移动机器人研究的一个新方向。
移动机器人导航定位需要通过传感器来检测环境的信息,采用单传感器存在很大的局限性,采用多传感器来实现移动机器人定位是必然的。
多传感器信息融合为移动机器人在各种复杂、动态、不确定或未知的环境中工作提供了一种有效的技术解决途径。
本论文以多传感器信息融合技术作为研究重点,结合移动机器人导航定位理论和实践进行探讨,提出了以各种导航定位传感器组合为融合单元,以联合卡尔曼滤波器为融合结构的移动机器人导航定位方法。
论文首先介绍了国内外移动机器人的发展状况、移动机器人的导航定位技术以及多传感器信息融合技术在移动机器人中的应用。
然后详细分析了移动机器人导航定位的基本原理和常用的导航定位方法,并提出了移动机器人导航定位系统的一种新方法。
论文对移动机器人导航定位的传感器和传感器系统进行了分析,重点研究了移动机器人导航定位传感器的信息融合方法,以联合卡尔曼滤波作为融合算法基础,设计了包括惯性导航系统、全球定位系统、里程计、电子罗盘和地图匹配系统在内的多传感器信息融合算法。
论文最后设计制作了一个简化移动机器人系统,在“多传感器数据采集平台”上,进行了移动机器人多传感器信息融合实验和分析,验证了本文提出的技术方法和算法的有效性,可供移动机器人实际研制参考。
【英文摘要】The navigation and localization technology of mobile robot is one of the key technologys, and becoming more and more important. Mobile robot navigation and localization technology in the unknown environment is an emerging robot research direction. The Mobile robot localization needs sensors to detect environmental information, single sensor has limitation and the multiple sensors are needed for robot localization. The integration of multiple sensors provides an effective technical solution for robots’ working in the complex, dynamic, uncertain or unknown environment.The multiple sensors information fusion technology is described in this thesis. The theory and practice of mobile robot localization are combined in the discussion. An information fusion method is proposed for multiple sensors, which fusion unit is the combinations of navigation and localization sensors, and fusion structure is the federated Kalman filter.Firstly, the development and key technology of mobile robot in China and abroad are introduced. The navigation and localization technology and the applications of the multiple sensors information fusion in mobile robot are approached. A new method is also proposed for the mobile robot navigation andlocalization system.The sensor and the sensor system areanalyzed for the mobile robot navigation and localization. The method of data focuses is mainly studied for the mobile robot navigation and localization. A multi data fusion algorithm is designed based on the federated Kalman filter. The multiple sensors system is consisted by inertial navigation system, GPS, odometer, electronic compass and map matching system.Finally,a simplified mobile robot system is designed and made, and the physical experiment of multiple sensors is finished based onthe “Multiple Sensors Data Acquisition Platform”, thevalidity of the algorithm.is verified by simulation andanalysis of measured data.【关键词】移动机器人导航定位多传感器信息融合联合卡尔曼滤波【英文关键词】Mobile Robot Navigation andLocalization Multiple Sensors Information Fusion Federated Kalman Filter【目录】基于多传感器信息融合的移动机器人导航定位技术研究摘要6-7Abstract7第1章绪论11-17 1.1研究背景11-12 1.1.1 移动机器人的发展11-12 1.1.2移动机器人的应用12 1.2 移动机器人导航技术12-13 1.2.1 导航概念12-13 1.2.2 导航关键技术13 1.2.3 移动机器人导航研究意义13 1.3 多传感器信息融合13-16 1.3.1 信息融合技术13-14 1.3.2 机器人技术中的信息融合14 1.3.3 多传感器信息融合的主要方法14-16 1.4 主要研究内容与论文安排16-17第2章导航定位原理与系统17-25 2.1 导航定位原理17-20 2.1.1 机器人模型假设17 2.1.2 机器人位姿表示17-18 2.1.3 机器人运动学模型18-20 2.2 导航定位方法20-22 2.2.1 定位方法分类20-21 2.2.2 常用的定位方式21-22 2.3 导航定位系统实现概述22-24 2.3.1 导航定位系统22-23 2.3.2 导航定位系统实现方法23-24 2.4 本章小结24-25第3章导航定位传感器25-40 3.1 传感器概述25-27 3.1.1 传感器定义25 3.1.2 传感器数学模型25-26 3.1.3 传感器的特性指标26 3.1.4 传感器坐标转换26-27 3.2 传感器分类27-29 3.3 常用的定位传感器29-39 3.3.1 光电编码器29-31 3.3.2 超声波测距传感器31-33 3.3.3 红外测距传感器33-35 3.3.4 电子罗盘35-36 3.3.5 角速率陀螺仪36-37 3.3.6 GPS接收机37-39 3.4 本章小结39-40第4章多传感器信息融合40-56 4.1 信息融合技术概述40-43 4.1.1 信息融合基本概念40 4.1.2 信息融合系统40-41 4.1.3 数据融合常用方法和结构41-42 4.1.4 多传感器信息融合的关键问题42-43 4.2 卡尔曼滤波器43-47 4.2.1 卡尔曼滤波器简介43 4.2.2 卡尔曼滤波器模型43-45 4.2.3 联合卡尔曼滤波器45-47 4.3 多传感器导航定位算法47-54 4.3.1 导航定位多传感器系统47-48 4.3.2 多传感器信息融合方案分析48-49 4.3.3 联合卡尔曼滤波算法设计49-51 4.3.4 子滤波器系统模型51-54 4.4 容错系统设计54-55 4.4.1 故障检测方法54 4.4.2 容错系统54-55 4.5 本章小结55-56第5章实验与结果分析56-65 5.1 移动机器人实验平台56-57 5.2 传感器实验与性能分析57-61 5.2.1 编码器57-58 5.2.2 GPS接收机58-59 5.2.3 电子罗盘59-60 5.2.4 超声波测距传感器60-61 5.2.5 红外测距传感器61 5.3 联合卡尔曼定位实验与分析61-64 5.4 本章小结64-65总结与展望65-67 1 总结65 2 展望65-67致谢67-68参考文献68-72附录1 STM32核心模块电路图72-73附录2 编码器与GPS信息融合仿真程序73-75攻读硕士学位期间发表的论文75。
无人机多传感器系统数据融合技术探讨
无人机多传感器系统数据融合技术探讨随着现代技术的不断发展，无人机的应用越来越广泛，已经成为很多领域的重要工具，如农业、环境监测、消防、医疗等。
而随着多传感器系统技术的成熟，无人机多传感器系统已成为无人机应用的重要方向之一。
本文将探讨无人机多传感器系统和数据融合技术的相关问题。
一、无人机多传感器系统的构成无人机多传感器系统是由多种不同类型的传感器组成的系统，其中包括但不限于以下几种：1. 摄像机：主要用于拍摄航拍图像和视频，为空中观测提供直接的视觉信号，图像质量将直接影响数据采集、识别分类和数据分析的质量。
对于无人机拍摄而言，拍摄高度、拍摄视角、地面覆盖范围是不可忽略的重要因素。
因此选择合适种类的摄像机、设置适当的拍摄参数，对于实现航拍目标具有重要意义。
2. 红外线（IR）传感器：主要用于夜间航拍或能够在可见光画面中无法分辨出的情况下搜寻物体和场景。
3. 激光雷达（LIDAR）：主要用于三维建模、地形地貌等地理研究方面。
4. GPS：全球定位系统。
定位准确性对于大部分无人机应用至关重要，如果定位不准确或误差较大将影响数据采集的有效性和可靠性，也会对后续的数据分析产生重要的影响。
5. 气象传感器：包括温度、湿度、气压、风速风向等参数。
气象传感器的主要作用是检测天气变化对于作物、人们健康、建筑物等方面的影响，也适合监测空气质量等环境问题。
二、无人机多传感器系统数据融合技术随着无人机多传感器技术的日益发展，数据融合显得尤为重要。
传感器数据的融合可以通过不同的方法实现，其中主要的方法包括模型驱动和数据驱动两种。
1. 模型驱动：模型驱动是一种基于物理模型的方法，在此方法中，系统可以使用传感器数据来更新物理模型，然后预测未来景观。
这个方法还可以相应地引导规划决策，因此在很多领域有重要的应用，如自然资源管理和工业控制领域。
在这种方法中，精确地建立物理模型是非常重要的，因为物理模型的精度直接影响整个系统的精度。
2. 数据驱动：数据驱动的融合方法可以完全基于数据，将来自不同传感器的多个数据流合并成一个统一的输出。
基于多传感器信息融合的无人机目标跟踪研究
基于多传感器信息融合的无人机目标跟踪研究一、介绍随着无人机技术的快速发展，无人机在多个领域中扮演着重要角色，包括军事、航空、物流、环境监测等。
其中，目标跟踪是无人机领域中的一个重要应用，通过无人机对目标的跟踪和监测，可以实现对目标的定位、计数、识别和追踪等功能。
传统的目标跟踪方法往往依赖于单一传感器，如摄像头或雷达，而基于多传感器信息融合的目标跟踪能够提供更加准确和可靠的监测结果。
二、多传感器信息融合的意义1. 提高目标检测准确性基于多传感器的目标跟踪系统可以利用不同类型的传感器，如摄像头、雷达、红外传感器等，综合各传感器的信息来进行目标的检测和跟踪。
不同传感器之间相互补充，可以克服单一传感器的局限性，提高目标检测的准确性。
2. 增强抗干扰能力在复杂环境下，传统的单一传感器容易受到各种干扰，例如光照条件、气候变化、目标遮挡等。
而多传感器信息融合技术能够通过将多源数据进行综合分析，减少干扰的影响，从而提高目标跟踪系统的鲁棒性和抗干扰能力。
三、多传感器信息融合的方法1. 数据融合数据融合是将来自不同传感器的原始数据进行整合和处理的过程。
主要包括数据预处理、特征提取和特征融合等环节。
其中，数据预处理主要包括数据校正、数据同步和数据对齐等操作；特征提取则是从原始数据中提取有用的特征，可以使用机器学习或人工智能算法进行处理；特征融合则是将不同传感器提取的特征进行融合，以得到更加准确和全面的目标信息。
2. 信息融合信息融合是在数据融合的基础上，将不同传感器的信息进行整合和综合的过程。
可以通过概率统计方法、模型融合方法以及卡尔曼滤波等算法来完成信息融合。
概率统计方法通过概率模型来描述传感器的测量误差，并根据测量误差的大小进行权重分配；模型融合方法则是将不同传感器的模型进行融合，以得到更加准确和可靠的目标跟踪结果；而卡尔曼滤波则是一种递归滤波算法，可以根据系统动态方程和观测方程，利用上一时刻的状态估计和观测信息进行滤波优化。
基于多传感器信息融合的移动机器人定位技术研究
２ 移 动 机 器 人 环境 感 知 系统 ．
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基于神经网络的多传感器信息融合及其在机器人中的应用
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多模传感器信息融合技术在导航与定位中的应用
多模传感器信息融合技术在导航与定位中的应用随着科技的不断发展，导航与定位技术在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
为了提高导航与定位的准确性和可靠性，多模传感器信息融合技术被广泛应用于各种导航与定位系统中。
本文将就多模传感器信息融合技术在导航与定位中的应用进行探讨。
首先，多模传感器信息融合技术能够帮助提高导航系统的定位准确性。
单一传感器在特定环境下存在一定的局限性，无法覆盖所有情况。
例如，使用全球定位系统（GPS）进行定位时，建筑物、深谷、密林等地形会干扰卫星信号的接收，导致定位不准确。
然而，通过融合多种传感器的信息，如惯性传感器、视觉传感器等，可以弥补单一传感器的不足，提高导航系统的定位准确性。
多模传感器信息融合技术可以将各个传感器的输出进行分析和整合，得到更加准确的位置信息，并做出更可靠的导航决策。
其次，多模传感器信息融合技术能够提高导航系统的鲁棒性。
在一些特殊情况下，如深林、隧道等遮挡物较多的环境中，单一传感器的定位能力会受到较大的影响。
通过融合多种传感器的信息，可以有效地应对这些环境的挑战。
例如，在导航系统中引入可见光摄像机和红外传感器，可以利用可见光图像进行场景识别和地标识别，而红外传感器则可以用于检测遮挡物。
通过多传感器信息的融合，导航系统可以更好地适应不同的环境，实现更加鲁棒的导航定位。
另外，多模传感器信息融合技术还可以提高导航系统的实时性。
定位的实时性对于许多应用来说至关重要，例如自动驾驶车辆、航空器导航等。
传统的定位方法可能会存在延迟问题，而多模传感器信息融合技术可以通过并行处理和数据融合的方法来提高定位的实时性。
例如，可以将GPS信号与惯性测量单元（IMU）的输出进行融合，IMU可以提供高频率的姿态变化信息，以弥补GPS信号的延迟。
通过融合多传感器的信息，导航系统可以更快地响应用户的操作，提供更实时的定位结果。
此外，多模传感器信息融合技术还可以提供更加丰富的定位信息。
单一传感器通常只能提供有限的信息，而融合多传感器的信息可以得到更加全面的定位结果。
多传感器信息融合及其应用综述
多传感器信息融合及其应用综述一、本文概述随着科技的不断发展，传感器技术已广泛应用于各个领域，如工业自动化、环境监测、航空航天、智能交通等。
这些传感器可以捕获各种物理量，如温度、湿度、压力、光强、声音、图像等，为人们的生产和生活提供了极大的便利。
然而，单一传感器往往难以满足复杂环境下对信息全面性和准确性的需求，因此，多传感器信息融合技术应运而生。
多传感器信息融合，即利用计算机技术对来自多个传感器的信息进行处理，提取有用的特征信息，并消除冗余和矛盾信息，最终形成对环境的全面、准确描述。
这种技术能够充分利用各传感器之间的互补性，提高信息的利用率和可靠性，为决策提供更为全面、准确的依据。
本文旨在对多传感器信息融合技术及其应用进行综述。
将介绍多传感器信息融合的基本原理和方法，包括数据预处理、特征提取、信息融合等步骤。
将重点介绍多传感器信息融合在各个领域中的应用案例，如工业自动化中的设备故障诊断、环境监测中的空气质量预测、航空航天中的目标识别与跟踪等。
将探讨多传感器信息融合技术面临的挑战和未来的发展趋势，以期为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
二、多传感器信息融合的基本原理多传感器信息融合，又称为多源信息融合或多传感器数据融合，是一种将来自多个传感器或信息源的数据和信息进行集成、处理、分析和利用的技术。
其基本原理在于通过一定的算法和策略，将多个传感器提供的关于同一目标或现象的不完整、冗余或互补的信息进行联合处理，从而生成更为准确、全面和可靠的信息描述。
多传感器信息融合的基本原理主要包括三个层次：数据层融合、特征层融合和决策层融合。
数据层融合：也称为像素级融合，是在最底层的数据级别上进行的融合。
它直接对原始传感器数据进行操作，如图像数据的像素值、声音信号的波形等。
数据层融合能够最大限度地保留原始信息，但处理的数据量大，对传感器数据的同步性和配准精度要求高。
特征层融合：是在数据的中间层次进行的，即对提取出的特征信息（如目标的边缘、形状、速度等）进行融合。
基于多传感器的卫星自主导航信息融合算法
２ 多 敏 感 器 卫 星 自主导 航 系统
２ １ 联 邦 滤 波 器 结 构 设 计 ．
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中 国 空 间 科 学 技 术
２０ ０ ８年 ８月
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中 国 空 间 科 学 技 术
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第 ４ 期
基 于 多 传感 器 的卫 星 自主 导航 信 息 融 合 算 法
李 丹 刘建 业 熊智 张丽敏
接 、可 靠 、 精 确 的 优 点 。 将 天文 导航 敏感 器 和传统 的 自主 导航器 件 相结 合 ，可构 成组 合 自主 导航 系统 ，能 充分 运用 各导
航 系统 的信 息进 行信 息互 补 和信息 融 合 ，提高 系统 精度 和 可靠性 。但 信 息处 理 的方法 也 由围绕 着单 个 特定 传感 器所 获得 的数 据集 而 进 行 的 单 一 信息 处 理 ， 向着 多传 感 器 多 数 据 集 的信 息 融 合方 向发 展 。１ ８ ９ ７年 Ｃ ｒ ｏ 提 出 了基于信 息 分 配 原 则 的联 邦 滤 波算 法 ，该方 法 由于 应 用 了 方差 上 界 ａｌ ｎＮ Ａ ｓ 技 术来 消 除各个 局部 滤波 器相 关性 ，使 得 主滤 波器 可 以用 简 单 的算 法 融 合 各个 局部 滤 波器 的结 果 ， 有 效地 解决 了多 传感 器组 合导 航 系统 中 的信 息 融合 问题 。美 国空 军 已将联 邦 滤 算法 列为新 一 代多 传 感器 组合 导航 系统 的通 用滤 波器 ｊ 。 本 文针 对满 足航 天器 导航 系统 设计 对 高精 度 、高可 靠性 和一 定冗 余度 的要求 ，结 合 目前可 应用 于卫 星导航 系统 的导 航敏 感器 开展 了多传感 器 卫星 自主 导航 信息 融合 算法 研究 ，在 系统设计 上 主要 考 虑 由星敏 感器 、红 外地 球敏 感器 、雷达 高度 计 、紫外 敏感 器构 成卫 星 自主导航 系统 ，并设 计 了联 邦 滤波 器对 多敏 感器 导航 信息 进行 融合 ，从 而 实现 对卫 星 自主导 航信 息 的最优 估计 。
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2.精度分配技术：精度分配从本质上讲是以组合导航诸传感器测量 参数误差传递过程模型为基础的精度优化过程，其目的是通过合理 分配相关 传感器的精度，使各个传递环节对应的测量精度在符合 合理代价的前提下，共同达到自主导航所预定的精度需求。在根据 自主导航系统结构确定了传感器测量参数误差传递过程模型之后， 便可以采用各种优化方法对问题求解。
基于多传感器信息融合的无人机 自主精确导航技术
1.无人机精确导航技术的基本概念
1.无人机导航系统的主要任务是确定无人机实时位置和 速度等相关参数或信 息。 2.传统的导航技术：(1)目前无人机多采用程控或遥控方式进行导航，同时为了 保证空中安全，还需将其限制在特定的区域和高度范围内飞行[1] ，这种方式 对领航设备或人员的压力很大，并且容易丢失目标；(2)由于环境的高度复杂 和动态不确定性，无人机飞行过程导航采用GPS作为保障，但因GPS具有的多 种限制，使得很多特殊情况下无法达到理想的效果。 3.基于多传感器信息融合的精确导航技术:它综合利用了多种类型传感器的不 同特点，可以多方位全面获取目标不同属性信息，提高了自主导航系统在时 间上和空间上的覆盖范围，提高了导航传感器信息的使用效率并增加了信息 的可信度
2.4.2图像匹配技术
1.图像匹配是将不同探测器、不同时相、不同角度所获得的两幅或 多幅图像进行包括空间意义或时间意义上的最佳对应。 2.图像匹配可以看作四种要素的选择问题：特征空间，搜索空间， 搜索策略，相似性度量标准。特征空间指从图像中提取出来的用来 匹配的信息；搜索空间则是指用来校准图像的图像转换集；搜索策 略决定如何在搜索空间中选择下一个转换，如何测试并搜索出最优 的转换；相似度测量则决定了每一个配准测试中的相关特性和相对 价值。 3.对于无人机自主精确导航中的图像匹配，其特点是参与匹配的图 像源来自不同时相、不同波段的传感器，且图像所在位置具有随机 性，这样就对已有算法提出了限制，因此有意义的匹配算法必须结 合无人机的飞行特点。
Байду номын сангаас
2.2 误差分析与精度分配技术
1.误差分析：不同结构的自主导航系统有其特定的工作模式，对于 以惯性导航为主体的组合导航系统而言，从无人机平台主惯导设备 到各辅助导航设备之间存在多个工作环节。各个传感器测量结果都 满足一定的精度范围，各测量参数最终通过自主导航系统结构所决 定的参数传递过程进行数据融合，继而得到实现自主导航所需要的 位置、速度、姿态等重要参数。这个过程中，每个传感器参数的测 量误差都可能对最终结果造成影响，误差分析的作用是揭示所涉及 各传感器参数的测量误差对最终导航参数计算结果的影响方式和影 响程度。分析传感器参数误差影响时必须结合自主导航系统工作过 程的具体特点
2.1自主导航系统结构
无人机自主导航系统必须具有以下能力： (1) 自 适应接收和处理所有可用的导航信息数据源； (2) 对导航信息进行信息融合，提供精确的位置、 速度、加速度和姿态等导航信息； (3) 全系统信 息余度控制与优化，子系统故障诊断与隔离， 提供最优的多余度高精度导航信息，提供辅助 决策能力。在导航方式的选择上要满足系统的 可靠性、适应性、实时性、精确性、抗干扰性、 先进性和技术成熟度等要求。只有自主导航系 统结构得到合理确定，知道过程中依靠什么样 的传感器以什么样的方式进行组合，才可以进 一步分析实现传感器信息融合以及自主精确导 航等具体问题。
2、基于多传感器信息融合的无人机自主精确 导航关键技术
首先根据无人机不同任务的特点和各种载荷确定系统结构，然后结合特定的 辅助传感器信息和平台惯导信息进行多传感器信息融合，以获取无人机精确 导航信息，为飞行控制系统提供可靠输入。多传感器信息融合涉及误差分析 和精度分配、联合滤波器以及图像传感器信息融合等。
2.3 联合滤波器技术
组合导航是利用多种传感器提供的互补信息来提高导航系统的精度 和冗余度的技术。无论采用何种配置（惯性导航、卫星导航、雷达、 摄像机、多普勒测速仪、高度计等传 感器间的优化组合）构成组合 导航系统，组合导航系统都需 要选择一个最优的在线信息融合策略 将多种传感器提供的信息进行有效融合——这正是非线性滤波器在 组合导航系统中所起的作用，即非线性滤波是组合导航系统中信息 融合的基石。
2.4 图像传感器信息融合
基于各种图像传感器信息的图像匹配辅助或视觉信息辅助组合导航 是实现无人机智能化、高精度自主导航的主要途径。从广义的角度 来讲，面向无人机自主导航的图像传感器信息融合包括多源图像融 合技术、图像匹配技术。
2.4.1多源图像融合技术
无人机机载图像传感器主要有光电传感器、红外传感器、多光谱传 感器、超光谱传感器、合成孔径雷达、激光雷达等。通过不同的传 感器可实现全天时、全天候成像，并能穿透云层、穿透植被和地表。 采用图像融合的方法，将不同传感器获得的同一景物的图像或同一 传感器在不同时刻获得的同一景物的图像，经过去噪、时间配准、 空间配准和重采样后再运用某种融合技术得到一幅合成图像。需要 重点研究的问题包括机载多传感器图像融合预处理技术；机载SAR、 可见光、红外图像融合技术；图像融合效果评价；多源异质图像融 合新理论和新方法等。