关键词：单目视觉;;AUV;;扩展卡尔曼滤波;;实时定位
摘 要：在未知的环境中,自主水下航行器(AUV)运动未知的情况下,采用单目视觉不能对路标进行完全定位,存在尺度漂移。针对这种情况,研究了融合声纳测距信息的AUV定位方法,建立了AUV的运动模型,路标的初始化模型及相机的测量模型,采用扩展卡尔曼滤波对AUV位置进行估计;为了提高定位算法的实时性,提出了基于预测的特征匹配与误匹配点去除算法,既提高了匹配的效率,又提高了匹配的正确率。实验结果表明,该算法定位较准确,实现了AUV的三维定位。
内 容：原文可通过湖北省科技信息共享服务平台（http://www.hbstl.org.cn)获取