[發明專利]一種無人機的位置信息獲取方法及無人機

有效

• 申請號: 201610496595.3
• 申請日: 2016-06-29
• 公開（公告）號: CN107543539B
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 左大寧;殷羲
• 申請（專利權）人: 聯芯科技有限公司;大唐半導體設計有限公司
• 主分類號: G01C21/00
• 分類號: G01C21/00;G01C21/16;G01S19/45
• 代理公司: 上海晨皓知識產權代理事務所(普通合伙) 31260
• 代理人: 成麗杰

1.一種無人機的位置信息獲取方法，其特征在于，包括：

獲取安裝于所述無人機上的攝像頭拍攝到的圖像；

提取所述圖像的靜態目標特征；其中，所述靜態目標特征包括所述圖像中的靜態標志物的特征；

對所述圖像進行動態分析，提取運動特征；其中，所述運動特征包括所述圖像中的運動標志物的特征；

基于所述提取的靜態目標特征和運動特征，計算所述無人機當前位置的實時數據；

根據所述無人機當前位置的實時數據，和利用所述無人機自帶的定位裝置得到的定位信息，獲取所述無人機當前的位置信息；

其中，提取所述圖像的靜態目標特征包括：

通過霍夫變換處理提取所述圖像的幾何特征，具體為：

根據直線的霍夫變換公式完成霍夫變換，預覽霍夫空間結果，尋找最大霍夫值，設置閾值，反變換到圖像三原色RGB值空間，越界處理，顯示霍夫變換處理以后的圖像，所述霍夫變換公式為：x*cos(θ)+y*sin(θ)＝r，角度θ指r與X軸之間的夾角，r為到直線幾何垂直距離，任何在直線上點，x，y都可以表達，其中，r，θ是常量；

將θ角在負90度到90度范圍里，劃分為很多區間，對所有的像素點(x，y)在所有θ角的時候，求出ρ，從而累加ρ值出現的次數：ρ＝x cos(θ)+y sin(θ)，對每一個像素點(x，y)進行ρ的計算，求出霍夫變換矩陣H，圖像變換進入霍夫空間，并在霍夫空間中求出最大值，設定閾值，再從霍夫空間返回原來的RGB空間；

通過Harris算法提取所述圖像的點特征，具體為：

求取像素點在(x_i，y_i)方向的灰度變化值E(x_i，y_i)，并根據求取的E(x_i，y_i)確定灰度變化值最大的方向(x_m，y_m)，求出該方向的垂直方向的灰度值變化，并對E(x_i，y_i)中的灰度值變化部分進行泰勒展開，求得每個像素的H矩陣，則E(x_i，y_i)的兩個互相垂直的灰度值變化方向是H的特征向量方向，而E(x_i，y_i)相應的特征值是H灰度值變化量，根據H的兩個特征值來判斷點特征是否為角點；

將提取的所述幾何特征和點特征進行特征融合，得到所述靜態目標特征。

2.根據權利要求1所述的無人機的位置信息獲取方法，其特征在于，在獲取到所述圖像后，提取所述靜態目標特征之前，還包括：

對所述圖像進行去除噪聲干擾的預處理，得到預處理后的圖像；

所述提取所述靜態目標特征，包括：

提取經所述預處理后的圖像內的靜態目標特征。

3.根據權利要求1所述的無人機的位置信息獲取方法，其特征在于，所述對圖像進行動態分析，提取運動特征中，具體包括：

為所述圖像中的每一個像素點賦予一個速度矢量，形成一個圖像運動場，進行特征光流計算；

基于模糊C均值FCM聚類算法進行光流聚類，得到光流計算結果；

根據所述光流計算結果檢測運動目標，得到所述運動特征。

4.根據權利要求1至3中任一項所述的無人機的位置信息獲取方法，其特征在于，所述無人機自帶的定位裝置包括慣性導航系統和全球定位系統GPS。

5.根據權利要求4所述的無人機的位置信息獲取方法，其特征在于，所述獲取無人機當前的位置信息，具體包括：

采用卡爾曼算法，對所述計算的實時數據、所述慣性導航系統的定位信息和所述GPS的定位信息進行數據融合，得到所述無人機當前的位置信息。