[发明专利]一种无人机速度估计方法

权利要求书

1.一种无人机速度估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一，从待处理图像中提取特征点，基于特征匹配计算稀疏光流；

步骤二，对稀疏光流进行标准互相关分析，计算相邻两帧特征点与为中心的邻域块的相似度，将相似度由小到大排列并存储，计算特征点集合的标准互相关中值，将标准互相关值小于该中值的特征点对滤除，得到第一稀疏光流场数据；

步骤三，对第一稀疏光流场数据进行前后误差分析，首先，对第一稀疏光流场数据中的每个特征点计算其匹配的前向点再根据前向点计算匹配的光流后向点计算光流后向点与原始特征点的欧式距离对第一稀疏光流场中每对特征点计算其FB误差，将欧氏距离值按从小到大排列并存储，计算特征点集合的FB误差中值，将FB误差大于该中值的特征点对滤除，得到第二稀疏光流场数据，为第t帧图像中第k个特征点，下标k表示图像帧中第k个特征点，上标t表示第t帧图像，It表示第t帧图像；

步骤四，利用均值漂移算法对第二稀疏光流场数据进行统计学分析，得到能表征无人机实际运动的光流值；

步骤五，将图像光流值融合相机角运动以及相机高度信息进行运动速度估计。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用均值漂移算法对第二稀疏光流场数据进行统计学分析，得到能表征无人机实际运动的光流值包括：

首先，设定核函数G(x)和迭代终止条件容许误差ε；

其次，对于相邻两帧，取前一帧得到的迭代结果x^t作为后一帧计算的初始值，计算均值偏移向量m_h(x^t)；

最后，按照x^t+1＝x^t+m_h(x^t)移动，直至||x^t+1-x^t||＜ε成立，稀疏光流场数据中，将使||x^t+1-x^t||＜ε成立的部分作为能表征无人机实际运动的光流值。