परिवर्तनीय यूएवी नेविगेशन फ्यूजन दृश्य मिलान और मिश्रित विश्वसनीयता यूकेएफ के साथ

यूएवी स्थान निर्धारण सटीकता में कमी को संबोधित करने के लिए, जो बदलते पर्यावरण के तहत सेंसर perform के भिन्नताओं के कारण होती है, दृश्य-मिलान आधारित मल्टी-सेंसर फ्यूजन एल्गोरिदम, जिसे मिश्रित विश्वसनीयता असंक्रमित कालमन फ़िल्टर (MCUKF) कहा जाता है, प्रस्तावित किया गया है। यह विधि पर्यावरण और गति दृश्यों पर समान रूप से विचार करती है ताकि अनुकूलित सेंसर चयन किया जा सके, सामान्यीकृत और संकीर्ण जैकार्ड गुणांक का उपयोग कर डेटा की विश्वसनीयता का मूल्यांकन करती है, और बुद्धिमान दृश्य पहचान के लिए एक सुधरा हुआ एडा-बूस्ट वर्गीकर्ता लागू करती है। फ़िल्टरिंग विश्वसनीयता और डेटा विश्वसनीयता को संयोजित करके, प्रस्तावित MCUKF बहु-सेंसर डेटा के अनुकूल फ्यूजन की अनुमति देता है। अनुकरण और वास्तविक उड़ान परीक्षणों के प्रयोगात्मक परिणाम इसकी प्रभावशीलता का प्रदर्शन करते हैं। अनुकूली सेंसर फ्यूजन प्रयोग में, प्रस्तावित विधि 0.1333 मीटर का आरएमएसई प्राप्त करती है, जो जीपीएस के लिए 0.6403 मीटर, कैमरे के लिए 0.7697 मीटर और सीधा जीपीएस-कैमरा फ्यूजन के लिए 0.4873 मीटर के मुकाबले है। प्रतिनिधि फ्यूजन एल्गोरिदम के साथ तुलना में, MCUKF 0.1806 मीटर का आरएमएसई प्राप्त करता है, जो MMSE (0.5140 मीटर), EUKF (1.3326 मीटर), और STETFF (0.9568 मीटर) को पीछे छोड़ता है। ये परिणाम दृश्य परिवर्तन के दौरान अनुकूली सेंसर चयन और मजबूत फ्यूजन में प्रस्तावित विधि की श्रेष्ठता को दर्शाते हैं।