[发明专利]一种融合点线特征的下视视觉罗盘

说明书

本发明公开了一种融合点线特征的下视视觉罗盘，属于定位设备技术领域。该视觉罗盘包括采用下视安装的摄像头和处理器。摄像头实时采集图像序列，处理器首先对采集的图像序列基于密度聚类创建图像部分点特征，其次创建线特征，最后进行点线特征两步融合得到载体最终的航向角。本发明误差累计小，对噪声和环境变化的鲁棒性好，计算效率和准确性高，使用方便，能够在有磁场干扰的环境和空中作业的任务中工作，更适用于无人机的飞行任务。

技术领域

本发明涉及定位设备技术领域，尤其涉及一种融合点线特征的下视视觉罗盘。

背景技术

近年来，无人机在危险枯燥的任务和恶劣的工作环境中发挥着重要的作用，例如：航拍、植保、灾难救援、电力巡检等。作为一种新生力量，无人机得到了越来越多的研究机构和政府的重视与投入。自主导航功能是无人机实现上述任务的重要基础，而实现可靠准确的自主导航，无人机必须能够准确地获得航向信息，即拥有良好的定向功能。

根据无人机任务的特殊性以及飞行速度较快的特点，航向测量系统需要有非常可靠和较高实时性的特点，并且对环境变化拥有较好的鲁棒性。

传统的航向测量系统有：惯性导航系统(Inertial Navigation System，INS)、全球定位系统(Global Positioning System,GPS)，以及磁罗盘。其中惯导系统自主可靠，但是存在累计误差和温漂，无法长期独立工作；GPS仅在室外可用，且单点GPS悬停时航向信息不可用，高精度的差分GPS成本高，双天线GPS要实现高精度测量必须增大其基线长度(至少1m)，因此使用受限；传统的磁罗盘受磁场干扰大，在强磁或高压电线附近无法正常工作。

目前，视觉导航技术也得到了较大的发展，但是摄像头精度较低且实时性不高，因此单纯依靠视觉的导航系统未能满足无人机的工作要求。

单纯利用视觉信息进行航向角测量的视觉罗盘技术，由于均采用前视安装的摄像头，且多数采用全景摄像头，得到的图像序列可用信息少，且全景摄像头分辨率低、畸变严重、计算量大。部分视觉罗盘采用纯旋转的单目摄像头或多个采集水平方向不同角度的单目摄像头，方法复杂程度高，且设备安装困难。此外采集水平方向图像的摄像头在无人机高空作业时采集到的图像中有用信息非常少，因此现有的视觉罗盘无法满足无人机作业的要求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种融合多种特征的视觉罗盘，其能获得可靠稳定且精度较高的无人机航向角信息，克服了现有罗盘技术中环境因素干扰大、数据不可靠等不足，同时避免了使用畸变大且预处理过程复杂的全景摄像头。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种融合点线特征的下视视觉罗盘，包括采用下视安装的摄像头和处理器；所述摄像头实时采集图像序列；所述处理器首先对采集的图像序列基于密度聚类创建图像部分点特征，其次创建线特征，最后进行点线特征两步融合得到载体最终的航向角；

所述基于密度聚类创建图像部分点特征具体为：对原始图像提取特征点，并对提取的特征点进行聚类后计算每个类簇的一个代表点，进而计算类簇代表点的描述子并匹配当前帧与关键帧的类簇代表点，匹配上的类簇代表点即为基于密度聚类创建的图像部分点特征；

所述创建线特征具体为：提取候选直线，计算候选直线的描述子，并匹配当前帧和关键帧的线特征，由匹配线特征对创建图像另一部分点特征，同时利用匹配线特征对的幅角差计算由匹配线特征对创建的摄像头当前帧相对于关键帧的航向角增量ΔΨ_l；

所述点线特征两步融合具体为：第一步融合，将基于密度聚类创建的图像一部分点特征和由匹配线特征对创建的图像另一部分点特征共同作为图像的点特征，构建一系列线矢量，计算摄像头当前帧相对于关键帧的航向角增量ΔΨ_p；第二步融合，将ΔΨ_l与ΔΨ_p进行融合，得到最终摄像头当前帧相对于关键帧的航向角增量ΔΨ，进一步计算即可得到摄像头当前帧相对于第一帧的航向角