[发明专利]基于直线匹配的农用无人机自主导航方法

说明书

技术领域

本发明属于无人机导航领域，尤其涉及一种基于直线匹配的农用无人机自主导航方法。

背景技术

随着现代化农业技术的发展，农用无人机的应用无疑是跨进高科技农业时代的重要标志，现在农用无人机越来越多地应用于喷洒农药、施肥等方面，农用无人机的出现节省了大量的人力劳动，而导航方法的精确性直接影响农用无人机工作效率，因此找到一种精确度高、噪声影响小的导航方法十分必要。

目前，较常使用的导航方法主要有惯性导航、无线电导航以及卫星导航等，这些导航技术应用在工作在山区、丘陵等地区的农用无人机都存在一定的局限性。申请号为【201410128459.X】的发明专利公开一种基于景象匹配/视觉里程的惯性组合导航方法，根据视觉里程原理，计算无人机航拍实时图像序列的单应矩阵，通过累积连续两帧实时图之间的相对位移，递推计算出无人机的当前位置；由于导航信息经积分产生，定位误差随时间增长，误差积累较大导致定位精度随时间降低，并且要对误差进行修正，导致高精度的惯导系统质量高、体积大、造价昂贵，不适用于农用无人机的导航。

使用无线电导航发送无线电波实现导航时，需要建立地面基站来辅助导航，只有地面基站正常工作时，无线电导航系统才能正常工作，在山区、盆地或丘陵地区易受地形遮挡，容易产生信号干扰，卫星导航方法的传输信号易被山峰阻挡导致导航精度降低，不适用于有遮挡物的山区。

利用计算机视觉进行无人机的自主导航成为近年的研究热点，该方法具有精度高，不受电子干扰等特点。申请号为【201410596775.X】公开一种无人机视觉导航方法，首先利用SIFT算法构建图像的多尺度空间，然后精确定位特征点的位置，根据图像中提取的最稳定特征点采用最近/次近邻距离匹配方法对特征点进行匹配，利用已经匹配的特征点对求解基础矩阵再进一步解算本质矩阵从而求解了无人机的姿态变换，此类方法是基于搜寻像素多尺度局部信息极值，并形成特征点描述符从而进行匹配的，对一定范围内的缩放、光照、尺度变化具有一定的鲁棒性，但是不适用于农用无人机导航，由于农田纹理特征极为相似、大尺度的缩放和角度变化时容易出现误匹配，另一方面，这些特征点提取算法能够在每幅图像得到几百甚至上千个特征点，计算量大，实时性难以保证，并且不利于进行地理位置等信息的直观表述。因此，利用点特征等信息进行农用无人机的自主导航存在诸多局限性。

为此，亟待提出一种针对农田地形特征，实现精确、实时导航的方法。

发明内容

本发明的目的是针对上述导航方法导航精度低、易受信号干扰，计算量大、实时性难以保证等技术问题提出的一种基于直线匹配的农用无人机自主导航方法，基于农田中因作物分垄形成的纹理丰富、田间道路明显，并利用这些纹理特征便于提取出直线的特点进行导航。

为了达到上述目的，本发明提出一种基于直线匹配的农用无人机自主导航方法，主要包括以下步骤：

S1、对航拍的田间直线纹理特征进行提取、并与基准图像进行直线匹配，所述基准图像为目标作业区的完整图像；

S2、根据上述匹配结果求取农用无人机的位姿参数，过程如下：

S21、建立世界坐标系和局部坐标系，标定匹配直线L₁、L₂…L_n(n>3)；

S22、从图像中检测出匹配直线的对应投影l₁、l₂…l_n(n>3)；

S23、建立相机坐标系，描述投影直线的图像坐标；

S24、根据地面匹配直线与像平面上投影直线间的几何关系，建立约束方程；

S25、求解约束方程得到农用无人机的位姿参数候选初始解；

S3、对上述农用无人机的位姿参数候选初始解进行校正，并选取最优解；

S4、剔除导航过程中出现的粗大误差，进而确定农用无人机的导航数据，所述导航数据为农用无人机的位姿参数终值。