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저자정보
Ping Li (The University of New South Wales) Matthew Garratt (The University of New South Wales) Andrew Lambert (The University of New South Wales)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2015
발행연도
2015.10
수록면
231 - 236 (6page)

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A visual inertial fusion method is proposed in this paper for the state estimation and control of a lowcost Unmanned Aerial Vehicle. A binary template matching algorithm is combined with a gradient based algorithm to compute optic flow (OF). The proposed OF method is capable of handling large displacement, illumination variation and gives subpixel accuracy. With a ground plane assumption, the Jacobian motion model is employed to solve for the unscaled linear velocity, which is fused with inertial measurements in an Extended Kalman Filter (EKF) framework to estimate metric speed and altitude. A number of flight tests have been conducted both indoors and outdoors to evaluate the performance of the proposed approach.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATEDWORK
3. MOTION ESTIMATION (ME)
4. OPTIC FLOW(OF)
5. SENSOR FUSION
6. IMPLEMENTATION
7. EXPERIMENTATION
8. CONCLUSION
REFERENCES

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