[發(fā)明專利]多特征多層次景象匹配的飛行器自主導(dǎo)航方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010111370.8
• 申請日: 2020-02-24
• 公開（公告）號: CN111256696B
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 眭海剛;李洪利;徐川;孫開敏
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢大學(xué)
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20;G01C21/00;G06T7/11;G06T7/33
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 許美紅

1.一種多特征多層次景象匹配的飛行器自主導(dǎo)航方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、利用帶有精確地理坐標(biāo)的遙感影像作為基準(zhǔn)圖，規(guī)劃飛行器航跡，根據(jù)飛行器的成像特點估算景象匹配區(qū)范圍，并基于基準(zhǔn)圖，沿飛行器航跡依次割取景象匹配區(qū)范圍大小的多個區(qū)域，均作為候選景象匹配區(qū)；

S2、根據(jù)每個候選景象匹配區(qū)的多個特征因子計算綜合景象匹配值，若大于設(shè)定閾值則標(biāo)記為最適匹配區(qū)，并為每一個最適匹配區(qū)建立4級金字塔影像；

S3、將步驟S1、步驟S2中基于基準(zhǔn)圖處理獲得的所有匹配導(dǎo)航信息按照快速檢索方式存儲為基本匹配圖庫，并將基本匹配圖庫存入飛行器；

S4、飛行器沿飛行航跡獲取實時圖像，基于基本匹配圖庫進(jìn)行多層次景象匹配，所述多層次景象匹配是指先進(jìn)行快速灰度相關(guān)匹配，如果不成功，再進(jìn)行基于特征的匹配；

S5、計算實時圖像的中心點的地理坐標(biāo)，獲取飛行器姿態(tài)和飛行器速度，并根據(jù)實時圖像的中心點的地理坐標(biāo)、飛行器姿態(tài)和飛行器速度計算飛行器當(dāng)前位置，完成導(dǎo)航；

步驟S2中根據(jù)候選景象匹配區(qū)的特征因子分別計算綜合景象匹配值SMA的公式如下：

其中，Var為圖像方差，T_Var為圖像方差閾值，0w₁1為圖像方差權(quán)重，ρ_e為圖像邊緣密度，T_ρe為圖像邊緣密度閾，0w₂1為圖像邊緣密度權(quán)重值，1/SEL為圖像自匹配系數(shù)的倒數(shù)，T₁/SEL為圖像自匹配系數(shù)的倒數(shù)閾值，0w₃1為圖像自匹配系數(shù)的倒數(shù)的權(quán)重，ρ_p為圖像特征點密度，T_ρp為圖像特征點密度閾值，0w₄1為圖像特征點密度權(quán)重，ρ_l為圖像直線密度，T_ρl為圖像直線密度閾值，0w₅1為圖像直線密度權(quán)重，且w₁+w₂+w₃+w₄+w₅＝1。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自主導(dǎo)航方法，其特征在于，步驟S1中根據(jù)飛行器的成像特點估算景象匹配區(qū)范圍是指根據(jù)飛行器的圖像傳感器參數(shù)和飛行器的高度數(shù)據(jù)獲得實時圖像的分辨率，并將實時圖像的分辨率歸一化到基準(zhǔn)圖分辨率上，將實時圖像在基準(zhǔn)圖中所占大小作為景象匹配區(qū)范圍。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自主導(dǎo)航方法，其特征在于，步驟S2中候選景象匹配區(qū)的多個特征因子是指圖像方差、圖像邊緣密度、圖像自匹配系數(shù)、圖像特征點密度和圖像直線密度。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自主導(dǎo)航方法，其特征在于，步驟S3中基于基準(zhǔn)圖處理獲得的匹配導(dǎo)航信息包括匯總信息，所述匯總信息包括：

概要文件，文件后綴為txt，文件內(nèi)容包括基準(zhǔn)圖名稱、基準(zhǔn)圖路徑、基準(zhǔn)圖坐標(biāo)系統(tǒng)、基準(zhǔn)圖影像分辨率、基準(zhǔn)圖包含區(qū)域的地理范圍、景象匹配區(qū)范圍的寬度和高度，每項內(nèi)容存儲一行；

航跡線矢量文件，文件后綴為rvf，文件內(nèi)容為飛行器航跡中包含點的數(shù)量以及每個點的地理坐標(biāo)；

全局索引文件，文件后綴為sif，文件內(nèi)容為基準(zhǔn)圖中最適匹配區(qū)的數(shù)量、每個最適匹配區(qū)對應(yīng)的地理范圍以及序號；

基準(zhǔn)圖文件，文件后綴為bmp。