[发明专利]一种基于图像标记的无人机视觉姿态和位置解算方法

说明书

本发明公开了一种基于图像标记的无人机视觉姿态和位置解算方法，采集无人机航拍图像视频流，从图像中提取感兴趣区域，从感兴趣区域中提取角点坐标，求解单应性矩阵，基于成像原理求解无人机的相对位置和相对姿态角。考虑到全局进行角点检测存在时间较长的问题，因此利用检索圆环区域对圆环内部的区域进行角点检测，这样可以减少计算量，减少运算时间，提高位姿确定的实时性，还可以避免圆环外杂点的干扰，提高抗干扰能力，同时采用三个矩形，能够高效地提取目标角点，也便于对于角点进行标记和匹配。上述方法能够长时间保持较高航向测量精度和较高位置测量精度，适用于着舰等两个运动载体汇合时对无人机相对位置和姿态精度要求较高的应用场合。

技术领域

本发明涉及无人机导航技术领域，尤其涉及一种基于图像标记的无人机视觉姿态和位置解算方法。

背景技术

无人机导航技术是无人机系统实现自主飞行的关键技术之一。无人机常用的导航技术主要包括惯性导航、GPS导航、视觉导航、无线电导航和地形辅助导航等。无人机路径规划、实时避障、精准着陆、着舰和飞行控制等功能的实现需要导航模块提供持续全面的导航信息，其中着舰更是对导航技术要求极高的领域。

无人机自主着舰不同于地面上的着陆。舰船相当于海上不停歇的移动机场，舰船甲板空间狭小，意味着无人机自主着舰控制技术是一项极其复杂且具有挑战性的项目研究。若要实现无人机高精度、安全可靠地着舰，需要充分理解设计无人机下落着舰的各项通道的反馈控制以及高精度的着舰方法。

在自主着舰过程中，由于传统导航方式比如GPS等精度不够，无法确定与舰船的相对运动等，会给着舰带来未知的威胁，甚至导致着舰失败。而视觉导航恰好可以弥补此缺陷，提供机、舰相对位置和姿态信息，因此，可以给无人机安装视觉传感器(摄像机)，利用视觉图像来引导无人机着舰，提高着舰精度及自主性。

近年来，随着计算机视觉算法的改进、模式识别理论的进一步完善以及计算机计算和存储能力的提高，视觉图像算法的可靠性和实时性都得到了较大的进步。基于视觉的着舰方式具有自主实时、精度较高、成本低廉、抗干扰能力强等优点。但国内无人机视觉技术引导着舰控制技术研究还尚处于软件仿真和半实物仿真阶段，未能达到实用要求。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于图像标记的无人机视觉姿态和位置解算方法，用以解决基于图像标记的无人机视觉姿态和位置解算问题。

本发明提供的一种基于图像标记的无人机视觉姿态和位置解算方法，包括如下步骤：

S1：采集无人机航拍图像视频流；

S2：利用图像的饱和空间S对采集的图像进行分割，经过色彩空间转换后，通过自适应阈值对图像进行阈值二值化操作，从图像中寻找最大联通区域作为感兴趣区域；

S3：使用一个固定窗口在所述感兴趣区域上进行任意方向上的滑动，比较滑动前后窗口中的像素灰度值；

S4：判断是否任意方向上的滑动都使所述窗口中的像素灰度变化值大于阈值；若是，则所述窗口包含角点，执行步骤S5；若否，则所述窗口不包含角点，返回步骤S1；

S5：从所述感兴趣区域中提取角点坐标；

S6：根据提取的角点坐标，求解单应性矩阵；

S7：根据所述单应性矩阵，基于成像原理求解无人机的相对位置和相对姿态角。

在一种可能的实现方式中，在本发明提供的上述基于图像标记的无人机视觉姿态和位置解算方法中，步骤S5，从所述感兴趣区域中提取角点坐标，具体包括：

Harris算子的基本公式如下：