基于自适应SRUKF的无人机位姿预测方法
【摘要】 针对无人机自主导航的实时性差、精度低且对时变噪声的鲁棒性弱的问题，建立了机器视觉和惯性导航相融合的组合导航系统，并提出了一种自适应平方根无迹卡尔曼滤波（adaptivesquare-rootunscentedkalmanfilter，ASRUKF)算法。该算法通过观测值与估计值残差的Ma-halanobis距离时刻修正系统嗓声协方差，再与采用最小偏度采样的SRUKF算法相融合，从而达到时变嗓声自适应抑制，滤波快速且对嗓声鲁棒性高的效果。仿真结果表明，相比标准SRUKF，ASRUKF计算耗时减少约38.8\，位移、速度和姿态角预
