[發明專利]用于輸電塔場景下的自主巡檢無人機的高精度定位方法及其系統

有效

• 申請號: 202010799997.7
• 申請日: 2020-08-11
• 公開（公告）號: CN112102403B
• 公開（公告）日: 2022-11-25
• 發明（設計）人: 郭可貴;熊軍林;唐旭明;萬能;李路遙;孟蔣輝;嚴波;陳永保;汪曉;寧彥;姚輝;王樂笛;周千昂;李小鵬
• 申請（專利權）人: 國網安徽省電力有限公司淮南供電公司;國網安徽省電力有限公司檢修分公司;中國科學技術大學;國家電網有限公司
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06T7/246;G06T7/277;G06T7/33;G06T7/207
• 代理公司: 合肥市上嘉專利代理事務所(普通合伙) 34125
• 代理人: 李璐

1.一種用于輸電塔場景下的自主巡檢無人機的高精度定位方法，包括以下步驟：

S1：提取巡檢無人機慣性導航裝置中加速度計和陀螺儀中的數據，計算出無人機在輸電塔場景下的絕對姿態與位置；

S2：利用巡檢無人機上的視覺傳感器對輸電塔周圍環境進行數據采集，根據采集到的圖像，計算相鄰兩幀圖像中像素的位移，得到無人機的相對位姿變化，通過時間和像素的梯度分析得到無人機光流的運動情況，進行輔助導航定位，具體步驟包括：

S201：根據無人機巡檢過程中采集到相鄰兩幀圖像的光強連續情況，利用如下式的光流方程，求得圖像中像素在x軸上的運動速度，記為圖像中像素在y軸上的運動速度，記為圖像在該點x方向處的梯度記為ψ_x；圖像在該點y方向處的梯度記為ψ_y；圖像灰度對時間的變化量記為ψ_t：

S202：針對無人機拍攝的第k-1時刻至第k時刻的圖像，按照步驟S201計算第k時刻圖像各像素的運動速度(u，v)，對圖像建立關于(u，v)的方向直方圖，選取直方圖的最大值所代表的方向為第k-1時刻至第k時刻的圖像像素運動方向，則其反方向為無人機第k-1時刻至第k時刻的運動方向；

S203：結合S1中計算的第k-1時刻無人機速度大小與步驟S202計算的k-1至k時刻的運動方向，構造無人機第k-1時刻至k時刻的速度v_vk-1；

S204：根據無人機第k-1時刻的速度v_vk-1，結合無人機第k-1時刻至第k時刻的運動方向，計算出無人機于k時刻的位置P_vk＝P_vk-1+v_vk-1*T₂；式中T₂為相機的采樣周期，P_vk、P_vk-1分別為采用光流法計算的無人機k-1時刻與k時刻的位置；

S205：計算未知誤差e＝||P_ik-P_vk||₂，若則由P_sk＝aP_ik+bP_vk，對無人機位置進行更新，否則不對無人機位置進行更新；式中P_sk為通過光流運動計算出的k時刻無人機位置，P_ik為慣性導航系統計算得到的第k時刻無人機的位置，P_vk為采用光流法計算得到的無人機位置，為位置誤差閾值，a,b分別為加權系數；

S3：根據步驟S1得到的無人機絕對姿態與位置以及步驟S2得到的相對位姿變化數據，結合采集到所述圖像的特征點信息，計算無人機位姿，使無人機獲得精確的位姿信息，具體步驟包括：

S301：將所述視覺傳感器采集到第1幀與第2幀圖像的ORB特征點進行特征匹配后，求解得到無人機前兩幀圖像的初始位姿轉換；

S302：根據S301得到的初始位姿轉換關系，依照圖像的特征匹配情況，計算出第1幀與第2幀圖像中每一個特征點的深度；根據第1幀圖像特征點像素坐標與深度信息即可求出第1幀圖像特征點對應的空間點坐標P，構建一個初步的空間點點云；

S303：從第2幀圖像以后的每一幀圖像，將其與還原出的空間點進行匹配，根據匹配結果計算出該幀的位姿，而后構建最小二乘問題優化該幀位姿；對第k幀圖像中未與空間點匹配的特征點，將其與第k-1幀圖像中的ORB特征點進行特征匹配，還原出對應的空間點，并增加至步驟S302中的空間點點云中；

S304：構建卡爾曼濾波系統，以慣導聯合光流法計算出的無人機位姿為系統狀態量，步驟S303得到的無人機位姿為系統觀測量定義系統模型為：

則通過卡爾曼濾波系統實時更新，得到高精度的無人機位姿；模型中f為采用步驟S1和S2方法計算的由k-1時刻無人機位姿X_k-1以及視覺傳感器輸入數據u映射到k時刻無人機位姿X_k的映射關系，u為視覺傳感器輸入數據，分別為零均值高斯分布。