[发明专利]一种大机动情况下景象匹配的方法有效

专利信息
申请号: 201610915460.6 申请日: 2016-10-20
公开(公告)号: CN107966147B 公开(公告)日: 2021-02-05
发明(设计)人: 孙伟;郭元江;李海军;徐海刚;李群;刘冲;郑辛;裴玉锋;原润;钟润伍 申请(专利权)人: 北京自动化控制设备研究所
主分类号: G01C21/20 分类号: G01C21/20
代理公司: 核工业专利中心 11007 代理人: 高安娜
地址: 100074 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 机动 情况 景象 匹配 方法
【权利要求书】:

1.一种大机动情况下景象匹配的方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:

1)景象匹配定位

利用下式确定实时图在基准图像中的坐标点(u,v)处的相关性变量CC(u,v)

其中,(x,y)为模板图像中的坐标点;(u,v)为基准图像中的坐标点;

T(x,y)为模板图像在点(x,y)处的灰度值,范围为0到255;

为模板图像在基准图像(u,v)处的均值;

I(x+u,y+v)为基准图像点(u,v)处,与模板图像相对应位置处的灰度值;

为基准图像(u,v)处与模板图像相同区域的均值;

2)确定景象匹配位置误差ΔLdsmac、Δλdsmac

其中,ΔLdsmac表示角度变化导致的景象匹配输出纬度误差、Δλdsmac表示角度变化导致的景象匹配输出经度误差,单位为弧度;

表示由航向角组成的变换矩阵;

KL、Kλ分别表示与景象匹配输出的纬度、经度姿态补偿系数;

γ、θ分别表示惯导输出的滚转、俯仰角,单位为弧度;

3)图像投影畸变校正

确定原图像上的点P和校正后图像上的点P′关系如下式

其中,P和P′的齐次坐标分别为P=[p1 p2 p3]T和P′=[p′1 p′2 p′3 ]T;Ha是非奇异矩阵;

确定点P和P′的非齐次坐标关系如下式

4)估计景象匹配与惯导安装误差状态向量

a)确定误差模型

选取17个系统状态组成系统状态向量X,17个系统状态分别为:

δVn,δVu,δVe,δL,δh,δλ,φn,φu,φe,εx,εy,εz,δLdsmac,δλdsmac

其中:

δVn,δVu,δVe分别表示捷联惯导系统北向、天向、东向的速度误差,单位为米每秒;

δL,δh,δλ分别表示捷联惯导系统的纬度误差、高度误差、经度误差,单位分别为弧度、米、弧度;

φnue分别表示捷联惯导系统导航坐标系内北、天、东三个方向的失准角,单位为弧度;

分别表示捷联惯导系统载体坐标系内X、Y、Z三个方向的加速度计零偏,单位为米每秒平方;

εxyz分别表示捷联惯导系统载体坐标系内X、Y、Z三个方向的陀螺漂移,单位为弧度每秒;

δLdsmac,δλdsmac分别表示景象匹配纬度、经度误差,单位为弧度;

确定系统状态方程如下:

其中X(t)为上述17个状态;W(t)为系统白噪声;F(t)和G(t)为系数矩阵;

b)确定量测方程矩阵

利用下式确定量测值Z

式中,Limu、λimu分别表示惯导输出的纬度、经度,单位为弧度;

Ldsmac、λdsmac分别表示景象匹配输出的纬度、经度,单位为弧度;

量测值Z分别带入下式,解方程,得出量测方程矩阵H

Z=HX+V

其中,V为量测噪声,考虑为白噪声;

c)卡尔曼滤波模型预估计得出景象匹配与惯导误差向量的最优估计值。

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