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基于视觉的近距离编队对偶四元数相对位姿估计算法
近年来，无人机编队控制技术以及飞行小型化技术发展迅速，进一步促进了其在各个领域的广泛应用。其中，编队飞行技术可以降低飞行成本以及提高飞行效率等优点，因此受到各个领域的高度关注。而编队飞行技术中的关键问题之一便是多个无人机之间的相对位姿估计。
传统的无人机编队相对位置估计方法主要基于测距或者视觉测量等技术，但是这些方法都存在一些不可避免的局限性。例如传统测距法需要外界基站的支持，而且其精度受到环境干扰等影响；而基于视觉测量估计的方法则需要较大的计算复杂度以及测试环境条件的限制，因此其应用受到限制。
为了克服上述缺点，近年来，基于视觉的近距离编队对偶四元数相对位姿估计算法被广泛应用于无人机编队控制系统。该算法具备较高的数值稳定性和实际适用精度，无需外部支持，且具有较高的实用性和计算效率，已成为目前无人机编队相对位姿估计的主要方法之一。
基于视觉的近距离编队对偶四元数相对位姿估计算法的基本原理是通过摄像头对目标进行观测，利用预测模型计算无人机之间的相对位置。具体来说，该算法主要包括以下几个主要步骤：
第一步，通过视觉信息获取编队中每一个无人机的状态量以及总体状态量，其中状态量包括位置、速度、姿态等信息。同时，为了进一步提高精度，可采用多个相机同时观测目标的方法，进行信息融合和综合估计。
第二步，编写基于对偶四元数的姿态控制算法，利用此算法对目标进行姿态控制，完善对无人机的角度信息的估计。
第三步，利用编写的控制算法进行编队调整，以实现无人机之间的相对位置和状态的最优化。这里简单介绍一下对偶四元数的原理：如果一个四元数为（q1,q2,q3,q4），则它的对偶四元数为（-q1,-q2,-q3,q4）。同时，对偶四元数具有良好的数学性质，既可用于描述无人机姿态角度的空间序列，又可以用于描述相对位姿误差的状态量。
第四步，进行误差评估和修正。通过预测模型进行编队预测，并通过实际编队和模型预测的误差进行调整和修正，以提高编队实际控制的精度和准确性。
总结起来，基于视觉的近距离编队对偶四元数相对位姿估计算法通过利用摄像头观测目标，实现了无需外界支持、计算效率高以及数字稳定性强的编队相对位置估计方法。它已被广泛用于无人机编队控制系统中，可以显著提高编队运动控制的精度和效率，同时也为未来无人机编队控制技术的发展提供了重要的技术支持。