Um die Genauigkeit der Positionsbestimmung von Bildzielen von Drohnen zu verbessern, die Methoden der Bildpositionsbestimmung weiter zu optimieren und das Design des optischen Bildsystems zu verbessern. Es wurde ein Modell zur Positionsbestimmung von Bildzielen durch die Umwandlung von Koordinaten zur Realisierung einer geometrischen Positionierung im Raum erstellt und die Fehlerbildungstheorie zur Beurteilung der Empfindlichkeit gegenüber Fehlern verwendet. Die Monte-Carlo-Methode in Kombination mit tatsächlichen Messungen wurde verwendet, um die Genauigkeit des Positionsmodells zu bewerten und den Effekt der Kopplung von winkligen Positionierungsfehlern zu untersuchen. Die Monte-Carlo-Methode zeigte, dass mit zunehmender Anzahl von Messungen die Positionsbestimmungsgenauigkeit einer Normalverteilung mit einem Mittelwert von 0 im geographischen rechteckigen Koordinatensystem folgt, der räumliche Positionsfehler von 18,71 Metern bei einer einmaligen Positionierung auf 0,28 Metern abnimmt und sich dem tatsächlichen Messwert annähert. Nach Analyse der Auswirkungsfaktoren für die Genauigkeit hängt die Auswirkung der Positionsbestimmung und der Entfernungsfehler hauptsächlich von den Fehlerwerten selbst ab, während die Auswirkung der Winkelfehler und der Orientierungsfehler auch eng mit dem Messzustand verbunden ist. Dieser Artikel bewertet den Effekt der Kopplung von heterogenen Fehlern, offenbart den Einfluss von Mechanismen verschiedener Fehlerquellen auf die Genauigkeit der Positionsbestimmung, liefert die theoretische Grundlage für die Entwicklung von Strategien zur Unterdrückung von Fehlern in der Bildpositionsbestimmung von Drohnen und ist von entscheidender Bedeutung für die Verbesserung der Messgenauigkeit der Positionsbestimmung von Zielen.

Bildpositionierung; Positionsbestimmungsgenauigkeit; Modell für die Positionsgenauigkeit von Zielen; Fehleranalyse