【摘 要】
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针对四旋翼植保无人机坡地适应性差、作业时定高精度低的问题，提出了一种融合立体视觉、气压计及惯性测量单元（IMU）的多速率卡尔曼滤波估计无人机高度的仿地飞行方法。首先基于无人机实时高度、姿态与最佳视觉检测区域之间的关系，提出了视觉检测区域自适应算法；然后融合多传感器信息建立多速率卡尔曼滤波模型用以估计无人机对地高度；最后通过自主飞行实验对无人机高度估计算法与仿地飞行方法进行了验证。实验结果表明，当飞
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51975260）和江苏高校优势学科项目（PAPD）；
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针对四旋翼植保无人机坡地适应性差、作业时定高精度低的问题，提出了一种融合立体视觉、气压计及惯性测量单元（IMU）的多速率卡尔曼滤波估计无人机高度的仿地飞行方法。首先基于无人机实时高度、姿态与最佳视觉检测区域之间的关系，提出了视觉检测区域自适应算法；然后融合多传感器信息建立多速率卡尔曼滤波模型用以估计无人机对地高度；最后通过自主飞行实验对无人机高度估计算法与仿地飞行方法进行了验证。实验结果表明，当飞行高度为2m，飞行速度分别为1、2和3m/s时，植保无人机在平坦地面与15°缓坡均可实现高度估计绝对平均误差小于20mm，高度估计标准差小于30mm；高度控制绝对平均误差小于30mm， 高度控制标准差小于30mm；本文验证了植保无人机在地形变化场景下仿地飞行的有效性，为植保无人机在复杂地形自动化作业奠定了基础。
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