我们提出了通过现实的模拟和现实世界实验来支持可复制研究的多运动无人机控制（UAV）和估计系统。我们提出了一个独特的多帧本地化范式，用于同时使用多个传感器同时估算各种参考框架中的无人机状态。该系统可以在GNSS和GNSS贬低的环境中进行复杂的任务，包括室外室内过渡和执行冗余估计器，以备份不可靠的本地化源。提出了两种反馈控制设计：一个用于精确和激进的操作，另一个用于稳定和平稳的飞行，并进行嘈杂的状态估计。拟议的控制和估计管道是在3D中使用Euler/Tait-Bryan角度表示的，而无需使用Euler/Tait-Bryan角度表示。取而代之的是，我们依靠旋转矩阵和一个新颖的基于标题的惯例来代表标准多电流直升机3D中的一个自由旋转自由度。我们提供了积极维护且有据可查的开源实现，包括对无人机，传感器和本地化系统的现实模拟。拟议的系统是多年应用系统，空中群，空中操纵，运动计划和遥感的多年研究产物。我们所有的结果都得到了现实世界中的部署的支持，该系统部署将系统塑造成此处介绍的表单。此外，该系统是在我们团队从布拉格的CTU参与期间使用的，该系统在享有声望的MBZIRC 2017和2020 Robotics竞赛中，还参加了DARPA SubT挑战赛。每次，我们的团队都能在世界各地最好的竞争对手中获得最高位置。在每种情况下，挑战都促使团队改善系统，并在紧迫的期限内获得大量高质量的体验。
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视觉定位，即相机姿势估计的问题，是应用程序和增强现实系统等应用的核心组成部分。文献中的主要方法是基于从图像中提取的局部特征来扩展到大型场景并处理复杂的照明和季节性变化。场景表示形式是与特定本地特征相关的稀疏结构云。切换到另一种功能类型需要在用于构造点云的数据库图像之间昂贵的功能匹配步骤。在这项工作中，我们基于密集的3D网格探索了一个更灵活的替代方案，该替代方案不需要在数据库图像之间匹配的功能来构建场景表示。我们表明，这种方法可以实现最新的结果。我们进一步表明，当在没有任何神经渲染阶段的渲染效果上提取功能时，即使在没有颜色或纹理的原始场景几何形状时，也可以获得令人惊讶的竞争结果。我们的结果表明，基于3D模型的密集表示是现有表示形式的有希望的替代方法，并指出了未来研究的有趣且具有挑战性的方向。
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