[发明专利]一种无人机的三维环境建模方法及系统

摘要

本发明适用于无人机领域，提供了一种无人机的三维环境建模方法，包括获取关键帧图像上的点特征、线特征，并划分纹理区域；选取距离所述关键帧最近的一帧为目标关键帧，在目标关键帧中求匹配点和线，利用对极几何三角化得到3D的点和线，并结合纹理区域完成面特征的生成和更新；在三维空间中将得到的多层次特征进行有效结合，其中，多层次的特征包括点特征、线特征以及面特征；利用对偶四元数对多层次的特征进行统一描述。本发明还提供了一种无人机的三维环境建模系统。本发明能为进一步的新的专用对偶四元数解算硬件的研发提供基础研究成果，能提高系统的优化速度，还能减少错误匹配率，从而提高了地图的精确性和鲁棒性。

主权项

一种无人机的三维环境建模方法，其特征在于，所述三维环境建模方法包括：获取关键帧图像上的点特征、线特征，并划分纹理区域；选取距离所述关键帧最近的一帧为目标关键帧，在所述目标关键帧中求匹配点和线，利用对极几何三角化得到3D的点和线，并结合纹理区域完成面特征的生成和更新；在三维空间中将得到的多层次特征进行有效结合，其中，所述多层次特征包括点特征、线特征以及面特征；利用对偶四元数对多层次特征进行统一描述；其中，所述在所述目标关键帧中求匹配点和线，利用对极几何三角化得到3D的点和线具体包括：采用FAST‑10进行角点检测，并以角点为中心形成8×8的源模板；将提取的角点进行缩减，然后去除靠近地图中已有特征的角点；通过对极几何得到在所述目标帧的图像上的对极线，在所述对极线附近搜索角点，将搜索到的多个角点与提取到的角点模板做距离测度计算，得到最小距离测度，其中，若所述最小距离测度小于设定的阈值，则将所述最小距离测度作为匹配点；利用对极几何三角化计算所述匹配点的3D深度信息，并将所述匹配点融入已有地图中；及利用Canny算子提取所述关键帧的图像边缘，根据图像边缘的梯度变化角度信息进行融合生长，并去除短的边缘和弯曲的边缘，同时将剩下的边缘作为图像线元；将地图中所有特征投影到当前所述关键帧的图像上，并将靠近投影特征的线元去除，以得到候选线元；获取所述候选线元的中心点在所述目标关键帧的图像上的对极线，以该对极线为中心形成匹配搜索区域，并获取所述匹配搜索区域中的边缘点，去除远离对极线的点、去除与源直线线极性不符的点、去除梯度变化方向与对极线垂直的点、去除短的边缘点以及弯曲的边缘点，形成匹配候选线；根据匹配候选线三角化得到所述源直线所有可能的3D深度，并通过第三帧关键帧验证，并将只有验证成功的3D线融入到已有地图中。