【摘 要】
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针对当前方法存在无人机轨迹跟踪误差较大,收敛速度较慢,抗干扰性和稳定性较差的问题,提出一种基于gpu并行算法的无人机轨迹控制方法,将经过高斯滤波的无人机轨迹图像数据从C
【机 构】
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宁夏师范学院物理与电子信息工程学院
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针对当前方法存在无人机轨迹跟踪误差较大,收敛速度较慢,抗干扰性和稳定性较差的问题,提出一种基于gpu并行算法的无人机轨迹控制方法,将经过高斯滤波的无人机轨迹图像数据从CPU读入gpu中,利用计算机gpu片段程序构造无人机轨迹图像的高斯差分金字塔模型,利用Hessian矩阵对构造的高斯差分金字塔模型进行并行计算,获得主曲率,并判断模型中的像素点是否为边界点,确定特征点和特征点梯度信息,将得到的图像特征点梯度信息累加存入在gpu程序中,生成无人机轨迹图像SIFT特征向量并从CPU端输出。通过利用卡尔曼滤波器的
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