[发明专利]一种基于实时在线地图生成的无人机导航方法

摘要

本发明提出一种基于实时在线地图生成的无人机导航方法，在无人机上实现地图实时在线重建，然后将重建好的地图通过高带宽数据传输链路传回地面，地面端根据无人机传回的区域地图进行导航决策，并根据决策设置无人机航线信息，将航线信息发送给无人机；无人机机载的微小型计算机根据航线信息、自身重建的区域地图信息和自身定位信息执行航向飞行任务。通过本发明，无人机能够在未知空域飞行，在自身位置不确定的条件下，通过对环境信息的探测和比较，对环境的特征信息的提取和匹配，来获取自身的定位以及进行三维地图的构建以及导航。本发明可应用于战场需求，火灾/地震/洪水等灾害应急救援，无人机治安管理监控等。

主权项

1.一种基于实时在线地图生成的无人机导航方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：采集图像无人机机载相机采集到一系列图像，并将图像传递给无人机载的微小型计算机；步骤2：无人机载的微小型计算机对相机获取的第一帧图像进行处理得到初始化地图：步骤2.1：对第一帧图像进行去畸变处理，得到去畸变后的第一帧图像；步骤2.2：对去畸变后的第一帧图像进行深度初始化：根据设定的灰度梯度阈值，筛选出去畸变后的第一帧图像中灰度梯度大于灰度梯度阈值的像素点，并赋予所筛选出的像素点随机深度值；步骤2.3：根据无人机机载相机参数将步骤2.2中赋予深度值的像素点反投影回三维环境，得到初始化后的地图；步骤2.4：将去畸变后的第一帧图像设置为关键帧；提取并存储关键帧图像中的特征点；步骤3：对无人机机载相机实时获得的第i帧图像进行如下处理，i＝2,3,4……：步骤3.1：对第i帧图像进行去畸变处理，得到去畸变后的第i帧图像；步骤3.2：以当前关键帧为基准，进行去畸变后的第i帧图像与基准的图像对齐操作，得到第i帧到基准的位姿变化；其中图像对齐操作采用以下过程：先设定第i帧到基准的位姿变化的初始值；根据第i帧到基准的位姿变化，将基准中筛选出的灰度梯度大于灰度梯度阈值的像素点反投影到三维环境，再从三维环境投影到去畸变后的第i帧图像上，得到投影点；并在去畸变后的第i帧图像上找到基准中筛选出的灰度梯度大于灰度梯度阈值的像素点的对应点；计算投影点与对应点的光度值残差和；迭代变化第i帧到基准的位姿变化，使光度值残差和最小；若图像对齐操作无法实现，则进行失败重建：提取去畸变后的第i帧图像的特征点，将第i帧的特征点与存储的每一个关键帧图像中的特征点进行匹配，寻找成功匹配特征点个数最多的关键帧，若该关键帧中成功匹配特征点的个数占该关键帧中特征点总数的比例不大于40％，则以第i帧作为第一帧，返回步骤2；否则以该关键帧作为为基准，进行去畸变后的第i帧图像与基准的图像对齐操作，得到第i帧到基准的位姿变化；步骤3.3：根据基准对应的相机姿态，以及步骤3.2得到的第i帧到基准的位姿变化，得到第i帧对应的相机姿态和相机在局部坐标下的位置；步骤3.4：根据设定的灰度梯度阈值，筛选出去畸变后的第i帧图像中灰度梯度大于灰度梯度阈值的像素点，并根据相机参数和步骤3.3得到的第i帧对应的相机姿态，将筛选出的像素点反投影回三维环境，得到所筛选出的像素点深度值；采用图优化方法对第i帧对应的相机在局部坐标下的位置，以及所筛选出的带有深度值的像素点位置进行优化，将优化后的带有深度值的像素点加入地图中；步骤3.5：若步骤3.2得到的第i帧到基准的位姿变化大于设定的位姿变化阈值，则用第i帧代替基准作为新的关键帧；提取并存储关键帧图像中的特征点；步骤4：当预设帧数的无人机机载相机实时获得的图像处理完成后，无人机载的微小型计算机将生成的地图通过无人机载的DDL图传传给地面端显示；步骤5：地面端根据无人机传回的区域地图进行导航决策，并根据决策设置无人机航线信息；将航线信息发送给无人机；无人机机载的微小型计算机根据航线信息、自身重建的区域地图信息和自身定位信息执行航向飞行任务。