[發(fā)明專利]城市復(fù)雜環(huán)境下多無人機(jī)視覺SLAM的地圖融合方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610974116.4
• 申請日: 2016-11-03
• 公開（公告）號: CN106595659A
• 公開（公告）日: 2017-04-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鐘家躍;王從慶;賈峰;謝勇;吳林峰
• 申請（專利權(quán)）人: 南京航空航天大學(xué)
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務(wù)所32237
• 代理人: 賀翔

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于視覺導(dǎo)航系統(tǒng)領(lǐng)域，具體講是一種城市復(fù)雜環(huán)境下多無人機(jī)視覺SLAM的地圖融合方法。

背景技術(shù)

由于無人機(jī)具有小型化，易于操縱，控制等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于城市救災(zāi)、地理勘測等場景?；诔鞘协h(huán)境的復(fù)雜性，GPS信號易于丟失，而慣性測量元件的累積誤差使得無人機(jī)無法獲得精準(zhǔn)的自身位姿信息，因此無人機(jī)無法實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航。SLAM技術(shù)是解決未知環(huán)境下導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)，SLAM技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于地面機(jī)器人、室內(nèi)機(jī)器人?；赟LAM技術(shù)的傳感器有激光掃描儀，單目相機(jī)，立體相機(jī)，RGB-D相機(jī)。近些年，利用較輕便，價(jià)格便宜，信息豐富的RGB-D相機(jī)實(shí)現(xiàn)視覺SLAM越來越引起行業(yè)內(nèi)的關(guān)注。除此之外，豐富的視覺信息還可以用于無人機(jī)的目標(biāo)跟蹤，目標(biāo)檢測。

在單無人機(jī)視覺SLAM中，考慮到大規(guī)模環(huán)境下，時(shí)間緊迫，無人機(jī)的續(xù)航能力有限，并且長時(shí)間內(nèi)，無人機(jī)獲得的圖像信息越來越多，視覺SLAM需要處理的圖像越多，視覺里程計(jì)中計(jì)算無人機(jī)位姿變換矩陣所需的計(jì)算量大，加重?zé)o人機(jī)處理器的計(jì)算負(fù)擔(dān)。單無人機(jī)繪制大規(guī)模環(huán)境地圖可能造成占用大量無人機(jī)的內(nèi)存。同時(shí)，大規(guī)模的環(huán)境下，單無人機(jī)SLAM視覺里程計(jì)的累積誤差隨著時(shí)間增加。然而，多無人機(jī)協(xié)同SLAM很好地解決了這些問題。多無人機(jī)協(xié)同技術(shù)可將目標(biāo)區(qū)域劃分為多個(gè)子區(qū)域，減輕各無人機(jī)自身處理器的計(jì)算量，避免了單個(gè)無人機(jī)執(zhí)行導(dǎo)航任務(wù)的電池續(xù)航能力弱的缺點(diǎn)，快速地實(shí)現(xiàn)了區(qū)域的定位與地圖構(gòu)建，同時(shí)獲得更精確的定位與地圖。

在無人機(jī)的應(yīng)用領(lǐng)域中，要求一個(gè)概率表示、對空白區(qū)域(可自由移動(dòng)區(qū)域)，占有區(qū)域(障礙物)和未知區(qū)域建模，在時(shí)間和存儲空間具有較高的效率的地圖。其中：概率表示：無人機(jī)通過RGB-D相機(jī)感知環(huán)境，測量值受不確定性因素影響，例如：動(dòng)態(tài)物體。當(dāng)要求從嘈雜的環(huán)境中創(chuàng)建環(huán)境的精確模型時(shí)，必須概率地考慮潛在的不確定。多個(gè)不確定性的測量結(jié)果可以融合成魯棒性地估計(jì)正確的結(jié)果。除此之外，此種概率的表示還可以融合來自于其他傳感器的數(shù)據(jù)。對未知區(qū)域建模：在自主導(dǎo)航任務(wù)中，無人機(jī)可以由相機(jī)確定占有區(qū)域和空閑區(qū)域，規(guī)劃無碰撞路徑。未知區(qū)域認(rèn)為是占有區(qū)域，需要避免出現(xiàn)在規(guī)劃的路線上，因此需要對未知區(qū)域進(jìn)行建模。高效率性：無人機(jī)可以路徑規(guī)劃和執(zhí)行任務(wù)的關(guān)鍵是地圖，同時(shí)，地圖需要在時(shí)間和內(nèi)存兩方面具有高效率。在3D建圖領(lǐng)域，內(nèi)存消耗是一個(gè)大問題。因此，在大規(guī)模的環(huán)境中此地圖必須有效地、節(jié)省內(nèi)存地存儲。

octomap(概率占有柵格地圖)滿足上述三種要求，octomap形式緊湊，占內(nèi)存較小，可以用于導(dǎo)航，方便壓縮，更新且分辨率可調(diào)。因此采用octomap地圖用于無人機(jī)的自主導(dǎo)航是很好地選擇。

綜上分析：多無人機(jī)的視覺SLAM是一項(xiàng)軍事、救災(zāi)領(lǐng)域的重大課題。目前，國內(nèi)的多無人機(jī)視覺SLAM技術(shù)還處于初級階段。因此，如何實(shí)現(xiàn)在線、實(shí)時(shí)的多無人機(jī)視覺SLAM用于導(dǎo)航是無人機(jī)的前沿技術(shù)，同時(shí)，面對城市復(fù)雜環(huán)境下，能夠有效的縮小地圖內(nèi)存，減少無人機(jī)計(jì)算量，提高任務(wù)執(zhí)行的效率的自主導(dǎo)航也是本領(lǐng)域技術(shù)人員厄待發(fā)展的技術(shù)。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明公開了一種城市復(fù)雜環(huán)境下多無人機(jī)視覺SLAM的地圖融合方法，本發(fā)明利用多個(gè)無人機(jī)搭建的視覺SLAM系統(tǒng)，利用無線發(fā)送設(shè)備將構(gòu)建的各octomap發(fā)送給地面PC，用迭代最近點(diǎn)算法進(jìn)行融合,將融合后的全局octomap傳送給無人機(jī)，用于無人機(jī)的自主導(dǎo)航。

本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種城市復(fù)雜環(huán)境下多無人機(jī)視覺SLAM的地圖融合方法，該方法的具體步驟如下：

步驟一，通過安裝在各個(gè)無人機(jī)上的RGB-D相機(jī)采集圖像，再利用無人機(jī)對圖像進(jìn)行預(yù)處理，再進(jìn)行圖像配準(zhǔn)；

步驟二，構(gòu)建視覺里程計(jì)(visual odometry)，實(shí)現(xiàn)回環(huán)檢測；

步驟三，優(yōu)化無人機(jī)的位姿，SLAM的處理方法主要包含濾波和圖優(yōu)化。常見的濾波方法有擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)，粒子濾波等。濾波方法的SLAM是遞增、實(shí)時(shí)的處理數(shù)據(jù)并矯正無人機(jī)的位姿。在RGB-D SLAM中，使用濾波方法，隨著時(shí)間的推移，地圖擴(kuò)大，內(nèi)存消耗與計(jì)算量大，利用圖優(yōu)化方法可以保證地圖的高精度與快效率，所以，選擇圖優(yōu)化工具；利用通用的圖優(yōu)化工具優(yōu)化無人機(jī)的位姿，盡可能滿足各位姿之間的約束條件，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化無人機(jī)位姿的目的；