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A Multimodal Scale Normalization Framework for Vision-Radar Small UAV Positioning
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PRE
AI
DOI：10.1109/TMC.2025.3549620.png)
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摘要
En 中文
无人机(UAVs)定位在多种应用中至关重要。然而，由于无人机在广阔区域中的高速移动导致其尺寸小且尺度变化剧烈，实现长距离的精确无人机定位极具挑战性。为解决此问题，提出了一种多模态尺度归一化框架，用于尺度鲁棒的精确像素级无人机定位。该框架利用了我们提出的距离感知图像切片和距离感知尺度归一化模块。此外，提出了一种基于模态融合的尺度归一化网络，该网络能够接受任意低分辨率无人机图像块，并通过单个可学习模型生成一致的高分辨率图像，使无人机实例的尺度统一。所提出的框架具有通用性，可直接用于现有的像素级定位流程中，以提升定位性能和尺度鲁棒性。为验证该框架在真实应用中的效果，开发了一套实用的视觉-雷达无人机定位系统。在真实世界数据集上的实验结果证明了该框架的通用性和有效性。此外，消融实验也证实了框架中每个模块的贡献。
Keyword:
UAV positioning
multimodal
scale-robust
modal fusion
scale normalization
期刊
IF:
9.2
论文数:
5.8K
被引数:
1.8W
机构
引用论文
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