【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及空地协同导航，特别是一种基于lle-icp的多无人平台协同导航定位方法及系统。
技术介绍
1、无人机与无人车单机通常使用gnss/ins组合导航或者视觉导航的方法进行定位导航，这类导航方法在有gnss信号时定位精度较高，但是当无人平台处于gnss信号弱或无信号环境中时，惯性器件误差无法修正，定位误差会随时间增长而增加，并且在茂密的树林等场景，视觉相机难以拍摄到可靠的特征点，slam解算无人平台的位姿信息效果差，导致无法约束惯性器件的误差发散，因此在这些场景下，会导致无人平台定位精度不佳。
2、无人机与无人车单机受限于传感器和计算单元的性能，难以全面感知环境，并且续航能力不足，无法长时间执行任务。此外，单机的决策能力有限，在动态和不确定环境中难以快速响应。这些原因都导致了单无人机/车很难独立完成复杂的任务，如战场搜索、环境监视、全天候预警远距离攻击等。这些复杂任务通常需要多机协作，多机协同导航定位通过多个无人系统的协作，实现更高效的任务执行，利用通信网络，各平台共享定位、传感器数据和环境信息，增强整体感知能力。协...
【技术保护点】
1.一种基于LLE-ICP的多无人平台协同导航定位方法，其特征在于，首先构建基于LLE-ICP的多无人平台协同导航定位系统，该系统包括空中无人平台、地面无人平台、机载传感器和通信设备，空中无人平台和地面无人平台均搭载机载传感器和通信设备，所述导航定位方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于LLE-ICP的多无人平台协同导航定位方法，其特征在于，步骤5中所述的基于LLE非线性数据降维算法将三维位置降维成为二维坐标，具体如下：
3.根据权利要求2所述的基于LLE-ICP的多无人平台协同导航定位方法，其特征在于，步骤5.1所述寻找每个数据点的
【技术特征摘要】
1.一种基于lle-icp的多无人平台协同导航定位方法，其特征在于，首先构建基于lle-icp的多无人平台协同导航定位系统，该系统包括空中无人平台、地面无人平台、机载传感器和通信设备，空中无人平台和地面无人平台均搭载机载传感器和通信设备，所述导航定位方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于lle-icp的多无人平台协同导航定位方法，其特征在于，步骤5中所述的基于lle非线性数据降维算法将三维位置降维成为二维坐标，具体如下：
3.根据权利要求2所述的基于lle-icp的多无人平台协同导航定位方法，其特征在于，步骤5.1所述寻找每个数据点的邻点，具体如下：
4.根据权利要求3所述的基于lle-icp的多无人平台协同导航定位方法，其特征在于，步骤5.2所述用邻点的线性组合来重构每个数据点，具体如下：
5.根据权利要求4所述的基于lle-icp的多无人平台协同导航定位方法，其特征在于，步骤5.3所述保持局部线性关系并进行降维，求出降维坐标，具体如下：
6.根据权利要求5所述的基于lle-icp的多无人平台协同导航定位方法，其特征在于，步骤6中所述的基于缩放i...
【专利技术属性】
技术研发人员：张曦恒，朱建良，包诚，焦琬淇，陈科言，陈博伦，范福意，刘荣广，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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