无外部定位系统的高速无人机视觉姿态估计：A2RL无人机赛车最终ist的方案
机器人学
2026-02-03 v1
摘要
在拥挤的GNSS不可达环境中进行激进机动飞行，需要快速、可靠且准确的无人机（UAV）姿态估计。本文提出了一种基于单目RGB摄像机和惯性测量单元（IMU）的 onboard姿态估计方法。该方法融合视觉惯性 odometry（VIO）、基于 onboard地标的摄像机测量系统和IMU数据，以产生准确的姿态估计。利用 onboard测量数据，我们通过一种新颖的数学漂移模型对VIO漂移进行估计和补偿。与现有方法常依赖更复杂硬件（如立体相机或激光测距仪）并使用未纠正漂移的VIO速度、姿态和角速度相比，我们的方法纠正了VIO的所有状态（位置、姿态、线速度和角速度），即使在快速动态运动中也能实现准确的姿态估计。该方法经过1600次仿真和大量真实世界实验验证。此外，我们将所提方法应用于2025年A2RL无人机赛车挑战赛，我的团队在210支队伍中进入决赛四强并获得奖牌。
关键词
引用
@article{arxiv.2602.01860,
title = {Vision-only UAV State Estimation for Fast Flights Without External Localization Systems: A2RL Drone Racing Finalist Approach},
author = {Filip Novák and Matěj Petrlík and Matej Novosad and Parakh M. Gupta and Robert Pěnička and Martin Saska},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.01860},
year = {2026}
}
备注
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