[发明专利]一种基于局部邻域地图的高精度图像导航定位方法

说明书

本发明公开了一种基于局部邻域地图的高精度图像导航定位方法，属于视觉导航领域，具体包含离线地图测绘阶段和导航定位阶段两个阶段：具体包含：采集原始数据；建立视觉位置地图1和地理位置地图2；构建视觉/地理坐标映射表步骤四：计算当前帧图像在视觉坐标系下的位置；提取的邻域坐标映射表；计算相似变换模型参数，由参数得到载体位置信息。可以达到分米级的动态定位精度。通过离线建立导航地图并利用该地图进行载体在线实时的导航定位，实现仅依赖于图像进行车载的自主导航定位，并且达到分米级的动态定位精度。

技术领域

本发明属于视觉导航领域，具体涉及一种基于局部邻域地图的高精度图像导航定位方法。

背景技术

对于战时GPS信号拒止环境下，车载全自主导航主要依赖于传统惯性导航系统。由于惯性导航系统长时间运行导航定位的累积误差较大，无法适用于长时间的高精度导航定位需求，需要寻求新的全自主导航定位方法。

近年来，视觉SLAM被广泛应用于无人机、机器人等领域，能够根据图像序列完成局部环境内的地图绘制以及定位，具有高度自主性和较高的定位精度。最早等人提出的并行跟踪与制图(parallel tracking and mapping，PTAM)的算法，首次将定位和制图分为两个独立的线程进行并使用非线性优化，表现出较好的实时性。随后，等人利用ORB特征，在上述PATM 算法的基础上提出了ORB-SLAM系统。该系统分为跟踪定位、局部地图创建和闭环检测三个线程，并引入本质图来提升回环检测的速度。由于ORB-SLAM算法在工程上具有较好的实用性，许多学者都是在ORB-SLAM算法的基础上进行完善，以提升SLAM定位性能。

以上研究的单目SLAM输出的定位数据是基于以初始帧位置为基准所建立的坐标系。对于导航定位系统来说，缺乏真实世界的尺度信息。因此需要在SLAM输出的基础上赋予物理尺度，从而可应用到实际导航系统中。另外，从原理上看，单目SLAM系统的定位误差会随着时间变化而逐渐发散，即使采用了回环检测与融合方法，也只能在一定程度上减小其发散的程度。在实际应用中，缺乏尺度信息且误差发散的SLAM定位数据难以满足导航定位需求。

基于视觉SLAM的自主导航方法可以实现较高精度的局部定位，无法提供地球坐标系下的地理坐标。卫星导航技术是一种全球定位导航技术，在天空无遮挡的场景下可以提供地理坐标。实时动态载波相位差分技术(Real Time Kinematic，RTK)结合基准站和卫星多种信号实现毫米级的静态定位精度，在军事、城市规划、土地测量等领域得到广泛应用。

为了解决上述问题，提出一种基于局部邻域地图下的高精度图像导航定位的方法。具体涉及一种利用RTK将SLAM输出的无尺度位置信息转换为全局定位数据的方法和利用定位点局部邻域范围内的RTK获得分米级精度的三维位置，避免了SLAM随时间发散带来的精度损失。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提出了一种基于局部邻域地图的图像高精度导航定位方法。通过离线建立导航地图并利用该地图进行载体在线实时的导航定位，实现仅依赖于图像进行车载的自主导航定位，并且达到分米级的动态定位精度。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案

一种基于局部邻域地图的高精度图像导航定位方法，具体包含以下两个阶段；

阶段一：离线地图测绘阶段：

步骤一：采集原始数据；

步骤二：建立视觉位置地图1和地理位置地图2；

步骤三：构建视觉/地理坐标映射表；

阶段二：导航定位阶段：

步骤四：计算当前帧图像在视觉坐标系下的位置；

步骤五：提取的邻域坐标映射表；

步骤六：计算相似变换模型参数，由参数得到载体位置信息。