[发明专利]基于直线匹配的农用无人机自主导航方法

摘要

本发明提出一种基于直线匹配的农用无人机自主导航方法，该方法首先对常见的田间直线纹理特征进行提取、匹配，得到相应的几何约束方程，然后使用最小二乘法和奇异值分解对方程求解，并对求出的位置姿态参数进行二次校正，最终得到农用无人机的位置、姿态。本发明的优点在于结合农田地形特征，提出基于直线匹配对农用无人机导航的新思路，采用本方法导航具有较高实时性和准确性，并且精度高、噪声干扰小，具有广泛的应用前景。

主权项

一种基于直线匹配的农用无人机自主导航方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对航拍的田间直线纹理特征进行提取、并与基准图像进行直线匹配，所述基准图像为目标作业区的完整图像，具体的：(1)首先将原始图像灰度化，并采用连续降采样获取图像金字塔对各层图像利用高斯滤波滤除噪声；(2)然后采用索贝尔算子与图像作平面卷积，得到横向和纵向的灰度差分近似值，通过判断像素梯度变化方向并进行相邻关键像素的连接，对不同尺度下的图像进行边缘提取；(3)提取直线特征之后，对提取出的直线进行局部特征的描述，并利用最近邻距离比率的方法进行匹配，且采用的直线描述符不仅包含直线本身，也包括直线邻域的有关像素信息；S2、根据上述匹配结果求取农用无人机的位姿参数，所述位姿参数包括旋转矩阵和平移向量T，过程如下：S21、建立世界坐标系OwXwYwZw和局部坐标系OmXmYmZm，标定匹配直线L1、L2...Ln(n>3)：建立局部坐标系时，选取像平面上最长的一条直线记为l1，对应的空间直线为L1，以直线L1作为局部坐标系的Xm轴，以地平面内与Xm轴垂直且指向的右方向作为局部坐标系Ym轴，局部坐标系的Zm轴与世界坐标系的Zw轴重合；S22、从图像中检测出匹配直线的对应投影l1、l2...ln(n>3)；S23、以相机光心为相机坐标系原点Oc，建立相机坐标系OcXcYcZc，相机坐标系Zc轴方向为相机光轴方向，并指向像平面外，像平面的行和列平行且方向相同的方向为Xc轴和Yc轴，描述直线在图像上的投影坐标；S24、根据地面匹配直线与像平面上投影直线间的几何关系，建立约束方程；S25、求解约束方程得到农用无人机的位姿参数候选初始解：在像平面中选取除L1之外最长的L2作为在求解方程中的辅助线，利用“直线Li(i＝1,2,3…n)与相机的坐标原点构成的平面Πi法向量垂直的约束关系”获取方程，与直线L2和其所在平面法向量垂直关系构成的方程分别组成方程组，然后对方程组进行求解，得到多个候选初始解；S3、对上述农用无人机的位姿参数候选初始解进行校正，根据投影直线与通过候选初始解构造的投影直线间的误差比较运算得到最优解：利用旋转角度的三角函数关系，对步骤S25中方程组化简，首先使用最小二乘法将获取的n‑2个方程求出多组旋转角，再利用“直线上的点与坐标原点的连线在直线与坐标原点构成的平面上”这一特点列方程，使用奇异值分解求出的多组位姿参数，并再次利用“直线与平面法向量正交的关系”选取精度最高的位姿参数；S4、剔除连续导航过程中出现的粗大误差，进而确定农用无人机的最终导航数据。