[发明专利]一种基于颜色识别的室内无人机位姿获取方法及系统

说明书

本发明提供一种基于颜色识别的室内无人机位姿获取方法，对室内墙壁或地面固定相机采集到的无人机图像进行预处理；对无人机的旋转的螺旋桨进行识别，提取螺旋桨的圆形或椭圆形轮廓；然后，获取螺旋桨的色彩分布，并计算螺旋桨图像的轮廓参数；根据螺旋桨图像的色彩分布，以及螺旋桨轮廓参数判断飞机的方位和距离；根据螺旋桨图像和距离、方位信息，根据事先建立的无人机位姿与无人机螺旋桨椭圆参数之间的关系模型，计算无人机的位置和姿态；本发明实现了无人机位姿信息的精确计算。

技术领域

本发明涉及一种基于颜色识别的室内无人机位姿获取方法及系统，属于无人机计算领域。

背景技术

随着无人机技术的发展，无人机的应用领域越来越广泛。除了在室外天空中大展身手，无人机在室内空间中自由飞行已经受到了越来越多的关注。在室外环境中获取位置信息可以使用GPS完成，但在室内等封闭区域环境中很难获得无人机的位置信息。在室内代替GPS的无人机定位技术是无人机室内应用的关键。

目前的室内无人机位姿估计方法([1]Pravitra,C.；Chowdhary,G.；Johnson,E.Acompact exploration strategy for indoor flight vehicles[C].Decision andControl and European Control Conference(CDC-ECC),2011 50th IEEE Conferenceon,vol.,no.,pp.3572-3577,12-15Dec.2011.[2]Mustafah Y M,Azman A W,AkbarF.Indoor UAV positioning using stereo vision sensor[J].Procedia Engineering,2012,41:575-579.[3]Wang F,Cui J,Phang S K,et al.A mono-camera and scanninglaser range finder based UAV indoor navigation system[C].Unmanned AircraftSystems(ICUAS),2013International Conference on.IEEE,2013:694-701.[4]熊敏君,卢惠民,熊丹等.基于单目视觉与惯导融合的无人机位姿估计[J].计算机应用,2017,2.)

文献[1]中利用激光测距仪将无人机位置映射到周围区域的策略，提出了使用墙壁跟踪逻辑的无人机位姿估计方法。该方法使用来自激光距离扫描器的2D距离信息，通过将基于传感器的随机树边界探测器与墙壁跟随速度场生成器融合生成速度命令。该方法利用了基于边界导引的有效探测能力，有助于维持良好的激光扫描几何形状，从而提高无人机的位姿估计精度。文献[2]中使用双目摄像头实现室内无人机的位姿估计，采用快速定位算法实现了实时准确定位。文献[3]中使用单目相机和激光扫描仪实现了室内无人机对自身速度和位置的稳健估计，整个系统不需要任何遥感信息或离线计算能力。文献[4]中提出一种单目视觉/惯导组合位姿估计方法。借助超声波传感器，基于最小二乘法获取单目视觉的绝对尺度信息，从而计算得到视觉位姿估计结果；根据惯性测量单元(IMU)的运动学模型建立系统方程，进行惯导解算，并推导误差状态方程对系统误差状态建模；并将视觉位姿估计结果作为观测量，基于扩展卡尔曼滤波得到系统误差状态的最优估计值，从而对惯导解算的结果进行修正。该方法在室外150m范围场景的位置估计的均方根误差(RMSE)低于0.995m，航向角估计的RMSE为2.235°，水平姿态角估计的RMSE低于1.915°。