基于视觉的无人机定位导航技术研究

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摘要:

  为改进无人机的环境适应性,提高无人机任务执行能力,无人机导航技术一直是国内外研究的重点和热点。视觉辅助导航技术因为其自主性好、抗干扰能力强等特点,逐渐成为无人机等智能机器人自主导航技术研究的重要方向之一。传统的景象匹配视觉导航方式对机载计算、存储等资源要求高,在应用上受到了一定的限制。针对这些问题,本项目提出了一种新的基于地理信息系统(Geographic Information System, GIS)信息的无人机视觉导航定位方法。工作要点如下:

  (1)提出了一种新的基于GIS 的无人机视觉导航定位方法,以机载摄像机实时图像为主要信息源,以机载GIS 信息为基准信息,结合无人机和传感器的姿态等信息,利用实时图像中提取出的典型地物特征与基准地物特征匹配,实现无人机的自主定位导航。

  (2)航空图像中地物图像特征分类和表达模型、基于GIS 的基准模型的研究。重点研究了图像特征的分类和表示方法,提出了一个适应性强(不依赖于图像像素变化)、易获取、适合空间定位要求的图像特征分类和表达模型,将图像中的具有对应地物目标含义的特征分为点状特征、线状特征和面状特征。此外,由于GIS 信息直接用于匹配并不合适,需要将其描述成一种简化的、适合同图像特征匹配的表达形式,作为图像特征匹配的基准模型;

  (3)地物特征提取及匹配算法研究。按照地物的图像特征分类,充分利用各种地物的图像特性,研究了地物特征的提取算法。考虑到特征分布的普遍性,目前有选择性地研究:快速的道路、河流等线状特征的提取和描述算法,道路河流交汇点等点状特征的提取与描述,以及居民地(村庄)等面状特征的提取和描述算法;针对提取的三类图像特征,重点研究了线状特征匹配、点状特征匹配及多类特征混合匹配的算法。

  (4)视觉辅助导航仿真系统的搭建。为了验证本项目提出的视觉辅助导航方法的有效性,设计了基于GIS的视觉辅助导航仿真系统,对利用视觉方法修正INS 误差的过程进行了仿真分析。实验证明,本项目提出的视觉辅助导航方法能够满足无人机定位导航的要求。

  最后,本项目介绍了小型无人机飞行平台的设计思想,给出了基于嵌入式Linux实时操作系统的飞行控制功能模块和流程图。

关键词:视觉导航;无人机;特征提取;特征匹配;航位推算