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摘要
针对无人机如何在无全球导航卫星系统(GNSS)或弱GNSS环境下确定自身的位置，以使无人机完成各项既定任务的问题，提出一种在城市环境中以无人机上搭载的俯视相机和高度计作为传感器，通过航拍图像和已知参考卫星图像进行配准以获得无人机绝对位置的方法．在配准之前，使用卷积神经网络对两幅待配准图像进行语义分割，提取两幅图像中的建筑物信息．与传统点特征匹配方法容易失败不同，利用两幅图像的建筑物排列信息配准，可以克服两幅图像可能存在的部分差异，如季节等因素的变化．本方法无须已知无人机的精确初始位置，可利用初始化算法在大面积范围内确定无人机的初始位置．在视觉里程计(VO)运行过程中利用最近点迭代(ICP)点云配准算法以消除漂移．最后，利用在谷歌地球中模拟的数据集，验证了本方法的有效性．
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