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A semantic vector map-based approach for aircraft positioning in GNSS/GPS denied large-scale environment

Defence Technology（防务技术） 2024年第4期34卷 1-10页

作者： Chenguang Ouyang Suxing Hu Fengqi Long Shuai Shi Zhichao Yu Kaichun Zhao Zheng You Junyin Pi Bowen Xing State Key Laboratory of Precision Measurement Technology and Instruments Tsinghua UniversityBeijing 100084China School of Mechanical and Information Engineering China University of Mining and Technology(Beijing)Beijing 100083China

Accurate positioning is one of the essential requirements for numerous applications of remote sensing data,especially in the event of a noisy or unreliable satellite *** this end,we present a novel framework for aircraft geo-localization in a large range that only requires a downward-facing monocular camera,an altimeter,a compass,and an open-source vector Map(VMAP).The algorithm combines the matching and particle filter *** vector and correlation between two building contour vectors are defined,and a coarse-to-fine building vector matching(CFBVM)method is proposed in the matching stage,for which the original matching results are described by the Gaussian mixture model(GMM).Subsequently,an improved resampling strategy is designed to reduce computing expenses with a huge number of initial particles,and a credibility indicator is designed to avoid location mistakes in the particle filter *** experimental evaluation of the approach based on flight data is *** a flight at a height of 0.2 km over a flight distance of 2 km,the aircraft is geo-localized in a reference map of 11,025 km~2using 0.09 km~2aerial images without any prior *** absolute localization error is less than 10 m.

关键词： Large-scale positioning building vector matching Improved particle filter GPS-Denied vector map

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