Para mejorar la precisión del posicionamiento de objetivos de imagen de drones, optimizar aún más los métodos de posicionamiento de imagen y el diseño del sistema de imagen óptica. Se construyó un modelo de posicionamiento de objetivos de imagen mediante la conversión de coordenadas para lograr un posicionamiento geométrico en el espacio, utilizando la teoría de síntesis de errores para evaluar la sensibilidad a los errores. Se utilizó el método de Monte Carlo junto con la medición real para evaluar la precisión del modelo de posicionamiento, y para estudiar el efecto de acoplamiento de errores de orientación angular de posicionamiento. El método de Monte Carlo mostró que, con el aumento del número de mediciones, la precisión del posicionamiento se distribuye según una distribución normal con una media de 0 en el sistema de coordenadas rectangulares geográficas, el error de posicionamiento espacial pasó de 18,71 metros en un solo posicionamiento a 0,28 metros, acercándose al valor real de la medición. Después del análisis de los factores de impacto de la precisión, el impacto del posicionamiento y los errores de distancia dependen principalmente de los valores de error en sí mismos, mientras que el impacto de los errores de ángulo y orientación también está estrechamente relacionado con el estado de la medición. Este artículo evalúa el efecto de acoplamiento de errores heterogéneos, revela el impacto de los mecanismos de diferentes tipos de errores en la precisión del posicionamiento, proporciona una base teórica para el desarrollo de estrategias de supresión de errores en el posicionamiento de imagen de drones, y es de vital importancia para mejorar la precisión de medición del posicionamiento de objetivos.

Posicionamiento de imagen; precisión de posicionamiento; modelo de posicionamiento de objetivos; análisis de errores