【无人机定位】基于matlab的无人机视觉定位三维轨迹

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🔥 内容介绍

在无人机应用领域（如仓储巡检、物流配送、电力巡检），精准的三维轨迹控制是实现任务自主完成的基础 —— 例如，仓库无人机需按预设三维轨迹穿梭于货架之间，既要避开障碍物，又要保证货物定点投放精度；物流无人机需在城市建筑群中沿三维轨迹飞行，确保起降点定位误差小于 0.5m。而视觉定位作为无人机自主定位的核心技术（无需依赖 GPS，适用于室内、仓库等信号遮挡场景），其精度直接决定三维轨迹的准确性。

本文将围绕无人机视觉定位三维轨迹展开，从视觉定位原理、三维轨迹构建流程、关键技术难点（如动态避障、精度校准）到工程应用案例，全面拆解如何通过视觉信息实现无人机的高精度三维轨迹控制，同时对比多机器人路径规划的共性与差异，为跨场景技术迁移提供参考。

一、无人机视觉定位：三维轨迹的 “感知基础”

视觉定位的核心是 “通过摄像头采集的图像信息，计算无人机在三维空间中的位置与姿态”，为三维轨迹生成与跟踪提供实时位姿数据。其与仓库多机器人定位的核心差异在于：无人机需在三维空间（x/y/z 轴）移动，而地面机器人以二维平面（x/y 轴）为主，因此视觉定位需处理更复杂的视角变化与深度信息。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% COMET3(AX,...) plots into AX instead of GCA.

%

% Example:

% t = -pi:pi/500:pi;

% comet3(sin(5*t),cos(3*t),t)

%

% See also COMET.

% Charles R. Denham, MathWorks, 1989.

% Revised 2-9-92, LS and DTP; 8-18-92, 11-30-92 CBM.

% Copyright 1984-2015 MathWorks, Inc.

% Parse possible Axes input

[ax,args,nargs] = axescheck(varargin{:});

if nargs < 1

error(message('MATLAB:narginchk:notEnoughInputs'));

elseif nargs > 4

error(message('MATLAB:narginchk:tooManyInputs'));

end

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

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🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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🌟电力系统方面

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🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

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🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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