[發(fā)明專利]一種GPS拒止環(huán)境下無人機集群實時定位方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910328764.6
• 申請日: 2019-04-23
• 公開（公告）號: CN110068335B
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發(fā)明（設計）人: 王維平;汪冬惠;王濤;李小波;朱一凡;周鑫;王彥鋒;井田;陳偉;常強
• 申請（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20;G01C21/16
• 代理公司: 重慶市信立達專利代理事務所(普通合伙) 50230
• 代理人: 包曉靜

本發(fā)明屬于無人機定位技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種GPS拒止環(huán)境下無人機集群實時定位方法及系統(tǒng)包括：無人機集群首先檢測并匹配其所捕捉到的圖像彼此之間的顯著特征；對共性特征進行三角化，形成稀疏重構(gòu)，生成所有無人機都可以訪問的全局地圖；無人機開始移動，每架無人機通過跟蹤全局地圖中的特征，進行各自的位姿估計。本發(fā)明的無人機也可以通過特征匹配和基于多視圖幾何的相對位姿計算，將相對測量與單個測量融合起來，提高定位的準確性；無人機集群繼續(xù)飛行，當其跟蹤到的特征點的數(shù)量低于某一閾值時，則無人機集群重新檢測并匹配其所捕捉到的圖像的特征點，更新全局地圖，以避免因周圍環(huán)境的變化或無人機快速運動影響定位的效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于無人機定位技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種GPS拒止環(huán)境下無人機集群實時定位方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

目前，業(yè)內(nèi)常用的現(xiàn)有技術(shù)是這樣的：無人機在偵查、打擊等作戰(zhàn)任務中有著很重要的價值，隨著無人機的應用場景越來越復雜，對精確定位的需求也變得至關(guān)重要。傳統(tǒng)的無人機定位方法由全球定位系統(tǒng)(GPS)和慣性測量單元(IMU)組合完成，雖然這種方法實現(xiàn)起來簡單明了，但也存在很多局限性，如GPS信號在雜亂的環(huán)境或低空飛行時，會受到障礙物的影響，且完全不適用于室內(nèi)飛行。考慮到GPS/IMU融合導航的這些局限性，大量學者們開始研究如何在GPS拒止環(huán)境下實現(xiàn)無人機實時定位。其中主流方案是通過無人機視覺傳感器采集的圖像序列估計無人機的位姿從而實現(xiàn)定位。基于視覺的定位方案成本低，適用于沒有先驗環(huán)境信息的地區(qū)，且無需外部設施輔助，但是基于視覺的方案在昏暗的環(huán)境、雨雪天氣、快速運動等情況下的效果并不理想甚至失效。為此，有學者提出了一些改進的視覺算法，如利用卡爾曼濾波器將基于視覺得到的位置估計值與IMU數(shù)據(jù)進行融合，實現(xiàn)更為準確的位置估計，且增加了算法的適用性。然而其計算量大，在單架無人機上運行耗時久，使得定位的效率低，且會導致定位有一定的時間延遲。還有學者提出了動態(tài)場景下的視覺協(xié)同定位方案，其主要步驟是：1)通過分析特征點的三角剖分一致性將每個特征點分為動態(tài)或靜態(tài)；2)根據(jù)特征點的重疊部分，將無人機進行分組；3)各組無人機通過其所捕獲的圖像構(gòu)建全局3D地圖，并分別在各組內(nèi)共享；4)在靜態(tài)場景下，使用無人機個體位姿估計(即通過跟蹤全局地圖的特征點估計無人機位姿)進行定位，在動態(tài)場景下(當靜態(tài)點很少或固定在某一很小的區(qū)域內(nèi)時)，使用無人機相對位姿估計(通過和另一已知位置的無人機捕獲的圖像進行特征匹配，估計其相對位姿勢)進行定位。多架無人機的協(xié)作可幫助提高定位的準確性，且允許將復雜的計算任務分配給領(lǐng)頭的無人機或地面站。不過單純的視覺方案其效果依賴于場景的豐富度，且快速運動時，傳感器抖動以及采集圖像的速率限制將會導致定位的失敗。

綜上所述，現(xiàn)有技術(shù)存在的問題是：

(1)適用性不強，現(xiàn)有的基于視覺定位方案對于環(huán)境要求較高，光線昏暗、場景豐富度較低(如一面白墻)、動態(tài)場景等情況下都很難精確定位，在無人機快速運動時定位甚至會失效，因此無法適用于實際應用中的復雜情形。

(2)穩(wěn)定性差，傳感器采集的圖像模糊、圖傳信號不穩(wěn)定都會極大的影響定位效果。

(3)定位效率低，視覺定位的計算量大，耗時久，而攝像頭采集圖像的速率較低，這些都會導致定位的效率低。

解決上述技術(shù)問題的難度：解決GPS拒止環(huán)境下無人機的實時定位問題需要深入了解圖像特征點檢測、特征點匹配、三維重建地圖、基于多視圖的位姿估計、卡爾曼濾波器以及IMU模型等相關(guān)知識，且需考慮到所設計的方案在實際應用中的各種情況，其具有一定的復雜性。

解決上述技術(shù)問題的意義：無人機在軍事、農(nóng)業(yè)、物流等領(lǐng)域都有著巨大的發(fā)展前景，開發(fā)智能化的無人機是未來的發(fā)展趨勢，而無人機能夠?qū)崿F(xiàn)自主定位是其實現(xiàn)智能化的基礎。解決GPS拒止環(huán)境下無人機的實時定位問題將有效的擴大無人機的應用場景。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提供了一種GPS拒止環(huán)境下無人機集群實時定位方法及系統(tǒng)。