当前位置: 首页 > news >正文

无人机常见的定位方式

目录

1、卫星导航定位

2、基于地面基站定位

3、惯性导航定位

4、视觉定位

5、其他定位技术


目前无人机的定位方式主要有以下几种:

1、卫星导航定位

  • GPS 定位:全球定位系统是应用最广泛的卫星导航系统,无人机上的 GPS 接收器接收至少四颗卫星信号,利用三角定位原理计算出无人机的经度、纬度和海拔,精度可达米级。
  • 北斗定位:中国的全球导航卫星系统,可为无人机提供定位、导航和授时服务,在国内应用中能实现高精度定位,尤其适用于农业监测、测绘等对精度要求较高的场景。
  • GLONASS 定位:俄罗斯的全球导航卫星系统,与 GPS 类似,可与 GPS 等系统结合使用,提高定位的可靠性和精度。
  • 伽利略定位:欧洲的全球导航卫星系统,旨在提供更精确的服务,在城市高楼或信号干扰较大的环境中具有一定优势。

2、基于地面基站定位

  • 实时动态定位(RTK):由地面基站和无人机组成,基站发送位置修正数据,无人机接收后结合自身接收的卫星信号进行载波相位差分计算,可实现厘米级精度定位,常用于测绘、农业植保等高精度作业场景25。
  • 差分 GPS(DGPS):地面基站接收卫星信号与已知位置比较,产生差分改正信息发送给无人机,提高定位精度,常用于需要较高精度定位的农业无人机等领域。

3、惯性导航定位

利用加速度计测量无人机在三个正交方向上的加速度,通过积分运算得到速度和位移信息;陀螺仪测量无人机围绕三个坐标轴的旋转角速度,确定其姿态角变化。根据这些数据推算出无人机的位置、速度和姿态。该方式自主性强、隐蔽性好,但误差会随时间积累,常与其他定位方式结合。

4、视觉定位

  • 单目视觉定位:通过单个摄像头拍摄图像,利用计算机视觉算法,如特征点提取、匹配和光流法等,分析图像中的特征信息,结合无人机的运动模型来估计其位置和姿态。可获取物体的形状、颜色等二维图像信息,但存在尺度不确定性456。
  • 双目视觉定位:模拟人类双眼视觉,两个摄像头从不同视角拍摄同一物体,计算物体在左右图像中的视差,进而获取物体的深度信息,实现三维空间定位,能更准确地感知物体的距离和位置5。
  • RGB-D 视觉定位:同时获取彩色图像和深度图像,结合颜色和深度数据进行定位,可用于精确的目标识别和定位,为视觉定位提供更丰富的信息5。

5、其他定位技术

  • 超宽带(UWB)定位:通过发送和接收短脉冲信号,测量信号在设备之间的传播时间差来确定距离,从而实现高精度定位,适用于室内或复杂环境中的精准定位25。
  • 超声波定位:利用超声波在空气中的传播特性,通过发射和接收超声波信号,测量信号的传播时间来计算距离,常用于无人机近距离定位,如起降和悬停时的高度测量4。
  • 激光定位:一般通过激光雷达发射激光束,测量激光束从发射到反射回来的时间,计算出与周围物体的距离,构建环境地图,实现无人机的定位和导航,定位精度高,能获取详细的环境信息。
  • 蜂窝网络定位:在城市环境中,无人机可通过与移动通信基站的信号交互进行定位,利用基站信号的强度、时间等信息估算无人机的位置2。
  • WiFi 定位:无人机通过分析周围 WiFi 信号的强度、信号源位置等信息进行定位,适用于室内或有 WiFi 覆盖的区域2。

http://www.lryc.cn/news/536361.html

相关文章:

  • 【Git版本控制器】:第一弹——Git初识,Git安装,创建本地仓库,初始化本地仓库,配置config用户名,邮箱信息
  • 使用 EDOT 监测由 OpenAI 提供支持的 Python、Node.js 和 Java 应用程序
  • 基于 STM32 的病房监控系统
  • 线上HBase client返回超时异常分析 HBase callTimeout=60000
  • 03.开闭原则详细介绍
  • 前端职业规划
  • 杂记:STM32 调试信息打印实现方式
  • python+unity落地方案实现AI 换脸融合
  • ComfyUI流程图生图原理详解
  • 【C++ 真题】P1824 进击的奶牛
  • 26、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-理解加程序,怎么把现实的词翻译给机器识别。
  • 24电子信息类研究生复试面试问题汇总 电子信息类专业知识问题最全!电子信息复试全流程攻略 电子信息考研复试真题汇总
  • leetcode25. K 个一组翻转链表
  • 工厂方法模式详解(Java)
  • SpringBoot+Dubbo+zookeeper 急速入门案例
  • pdf.js默认显示侧边栏和默认手形工具
  • 数据库第三次作业
  • 渗透利器:YAKIT 工具-基础实战教程.
  • 变分边界详解
  • 计算机毕业设计——Springboot餐厅点餐系统
  • Dav_笔记14:优化程序提示 HINTs -3
  • Makefile的用法及算法应用
  • 伯克利 CS61A 课堂笔记 08 —— Strings and Dictionaries
  • 机器学习 - 理解偏差-方差分解
  • Springboot引入(集成)Mybatis-plus
  • stm32 lwip tcp服务端频繁接收连接失效问题解决(tcp_recved)
  • java项目之基于SSM会议管理系统的设计与实现源码(ssm+mysql)
  • 腿足机器人之二- 运动控制概览
  • 【MySQL】基础篇
  • vscode环境搭建