[發(fā)明專利]多特征多層次景象匹配的飛行器自主導航方法有效
| 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(設計)人: | 眭海剛;李洪利;徐川;孫開敏 | 申請(專利權)人: | 武漢大學 |
| 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 |
| 地址: | 430072 湖*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 特征 多層次 景象 匹配 飛行器 自主 導航 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種多特征多層次景象匹配的飛行器自主導航方法,利用帶有精確地理坐標的遙感影像作為基準圖,規(guī)劃飛行器航跡,并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)域作為候選景象匹配區(qū);根據每個候選景象匹配區(qū)的多個特征因子確定最適匹配區(qū),并為每一個最適匹配區(qū)建立4級金字塔影像;基于基準圖處理獲得的所有匹配導航信息按照快速檢索方式存儲為基本匹配圖庫,并存入飛行器;飛行器沿飛行航跡獲取實時圖像,基于基本匹配圖庫進行多層次景象匹配,計算飛行器當前位置,完成導航。本發(fā)明的方法利用多特征因子選擇出包含豐富信息、穩(wěn)定特征的最適景象匹配區(qū),利用多層次景象匹配提高了系統景象匹配的速度和穩(wěn)定性。
技術領域
本發(fā)明涉及自主定位導航領域,尤其涉及一種多因子多層次景象匹配飛行器自主導航方法。
背景技術
近年來,無人飛行器在國內外得到了越來越廣泛的應用,作為無人飛行器核心的導航控制系統得到了人們空前的重視和研究。飛行器的導航系統傳統上主要有慣性制導系統和衛(wèi)星導航系統,但是慣導測量誤差隨著時間逐漸累積,衛(wèi)星導航的使用容易受到電磁干擾,且衛(wèi)星導航中常用的GPS容易受到他國的鉗制。景象匹配導航由于測量精度高、自成體系、抗干擾性強、系統能耗小、體積小等突出特點,已成為了飛行器自主定位系統的核心關鍵技術之一。
基于景象匹配的飛行器自主導航定位系統的意義:(1)在正常導航情況下,作為飛行器姿態(tài)糾偏的輔助裝置,配合衛(wèi)星與慣導導航方式,提高無人機導航定位精度;(2)當飛行器在強磁等復雜環(huán)境下,失去衛(wèi)星導航信號或者衛(wèi)星導航的精度受到限制時,可由景象匹配導航系統自主控制完成飛行器導航定位任務。
然而由于景象匹配中的實時圖與基準圖存在很大差異,加之它們之間存在尺度和角度的變化,如何將它們正確匹配起來是景象匹配的一大難點,另一難點則是如何提高匹配的速度和效率,使之可以嵌入到板卡中使用。針對這些問題,國內外的學者進行了大量的研究,也取得了許多研究成果,但這兩個難點仍沒有很好地解決。
發(fā)明內容
本發(fā)明要解決的技術問題在于針對現有技術中的缺陷,提供一種多因子多層次景象匹配飛行器自主導航方法。
本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案是:
提供一種多特征多層次景象匹配的飛行器自主導航方法,包括以下步驟:
S1、利用帶有精確地理坐標的遙感影像作為基準圖,規(guī)劃飛行器航跡,根據飛行器的成像特點估算景象匹配區(qū)范圍,并基于基準圖,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,若大于設定閾值則標記為最適匹配區(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中基于基準圖處理獲得的所有匹配導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行多層次景象匹配,所述多層次景象匹配是指先進行快速灰度相關匹配,如果不成功,再進行基于特征的匹配;
S5、計算實時圖像的中心點的地理坐標,獲取飛行器姿態(tài)和飛行器速度,并根據實時圖像的中心點的地理坐標、飛行器姿態(tài)和飛行器速度計算飛行器當前位置,完成導航。
接上述技術方案,步驟S1中根據飛行器的成像特點估算景象匹配區(qū)范圍是指根據飛行器的圖像傳感器參數和飛行器的高度數據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圖分辨率上,將實時圖像在基準圖中所占大小作為景象匹配區(qū)范圍。
接上述技術方案,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、圖像特征點密度和圖像直線密度。
接上述技術方案,步驟S2中根據候選景象匹配區(qū)的特征因子計算綜合景象匹配值SMA的公式如下:
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