[发明专利]一种无人机景象匹配辅助导航方法及系统

摘要

本发明公开了一种无人机景象匹配辅助导航方法及系统。本发明中所述的方法主要包括以下七个步骤：图像的获取与预处理、提取图像的局部特征、建立基准图词汇树模型、选择基准景象匹配区、实现景象匹配、去除错误匹配点以及修正导航误差。采用本发明可实现在大规模基准图像数据库中实时选择最佳基准图并完成精确匹配，用于高精度定位或辅助导航过程。本发明具有实时性好、精度高的优点，适于在无人机机载处理器上应用。

主权项

一种无人机景象匹配辅助导航方法，其特征在于，该方法通过下列步骤来实现：在无人机执行任务前，获取基准图像并进行预处理：对视觉传感器获取的基准图像进行灰度化处理得到灰度图像，并对灰度图像进行中值滤波，获得基准图像数据库；提取灰度图像的图像特征：检测基准图像数据库中灰度图像的兴趣点，利用兴趣点的邻域信息描述灰度图像，用局部信息和邻域信息的关系构造出具有旋转和尺度不变性的描述子，作为所述灰度图像的图像特征；建立基准图词汇树模型：提取基准图像数据库中所有灰度图像的图像特征，应用分层k均值聚类法量化所述图像特征，构建基准图词汇树；在无人机执行任务时，选择基准景象匹配区：提取实测图像中的图像特征；从基准图词汇树的根节点开始到基准图词汇树的叶节点，将实测图像的图像特征与基准图词汇树的下一层的k个聚类中心比较，选择欧氏距离最近的聚类中心，进行相似度评分，构建基准景象匹配区；实现景象匹配：对实测图像和基准景象匹配区的图像进行匹配，应用最近邻搜索法进行特征点的匹配，通过比率测试比较特征点的最近邻和次近邻的距离对实测图像和基准景象匹配器进行匹配，实测图像与基准景象匹配器的匹配点；应用几何一致性校验算法去除错误匹配点：采用随机抽样一致性算法对通过比率测试的匹配点进行校验，并利用满足对极几何学约束的匹配点计算单应性矩阵；修正导航误差：利用获得的单应性矩阵计算无人机的位置信息，或将单应性矩阵与机载导航设备输出的高度和姿态信息相融合提高导航系统精度。