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저자정보
Jang-Seong Park (LIG Nex1) Dongjin Lee (Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)) Byoung il Jeon (Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)) Hyochoong Bang (Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST))
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2013
발행연도
2013.10
수록면
386 - 390 (5page)

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In this paper, we improve the accuracy and robustness of nonlinear least squares algorithm in pose estimation problem for UAV. To improve accuracy and robustness, first we reduced the noise of feature position of beacon. We apply Kalman Filter to feature position. After the Kalman Filter, the accuracy is improved approximately 40% in simulation study. Second, We organized the Relative Navigation Filter. To compose relative navigation filter, relative attitude kinematics and relative position equation are adopted. Using this filter, we could estimate relative velocity additionally and the accuracy was improved. And then, to improve the robustness we need appropriate initial state. The initial state estimation is based on linearization.
#Vision-based pose estimation, Relative navigation #Unmanned aerial vehicles

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. IMAGE PROCESSING
3. RELATIVE POSITION AND ATTITUDE ESTIMATION (POSE ESTIMATION)
4. IMPROVING THE ACCURACY OF POSE ESTIMATION RESULTS
5. SIMULATION
6. CONCLUSION
REFERENCES

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