摘要：針對無人機自主導航的實時性差、精度低且對時變噪聲的魯棒性弱的問題,建立了機器視覺和慣性導航相融合的組合導航系統(tǒng),并提出了一種自適應平方根無跡卡爾曼濾波(adaptive square-root unscented kalman filter,ASRUKF)算法。該算法通過觀測值與估計值殘差的Mahalanobis距離時刻修正系統(tǒng)噪聲協(xié)方差,再與采用最小偏度采樣的SRUKF算法相融合,從而達到時變噪聲自適應抑制,濾波快速且對噪聲魯棒性高的效果。仿真結果表明,相比標準SRUKF,ASRUKF計算耗時減少約38.8%,位移、速度和姿態(tài)角預測精度分別提高超過4倍和6倍,且對于時變噪聲魯棒性更強。