基于視覺的無人旋翼直升機導航定位算法研究與實現(xiàn).pdf

1、近年來,無人旋翼直升機在軍用民用領域受到了廣泛的關注。軍事上主要用于偵察、作戰(zhàn),民用領域涉及危險環(huán)境(火災或地震等自然災害現(xiàn)場)中的搜查和救援以及農(nóng)業(yè)應用。無人旋翼直升機常用的定位導航方式即 GPS( Global Positioning System全球定位系統(tǒng)),但在某些環(huán)境(隧道或室內(nèi))中,GPS信號受到干擾或是失效,無法繼續(xù)對無人機進行定位。而且,GPS的定位精度在十米左右,有時達不到精度的要求。在民用領域,高精度的GPS的成本

2、較高。因此,本課題研究在無人機飛行過程中基于機器視覺的定位算法,利用機載高清攝像頭完成視覺算法進而計算出無人機三維位置坐標,為無人機的位置控制提供位置反饋。為了增大定位的精度和增強定位的實時性,又提出了改進算法,并進行了實驗驗證。
　　首先,提出了基于視覺的無人機飛行過程中的定位算法步驟。從無人機起飛開始,在軌跡上利用高清攝像頭對地面目標進行實時采圖,采圖的同時利用SIFT算法對前后兩幅圖像進行特征點提取,之后使用KD-tree特

3、征點搜索算法和歐式距離對特征點進行匹配,得到匹配點的像素坐標。本文提出的定位算法是一個迭代算法,即已知無人機起飛后前兩個時刻的實時位置,通過坐標變換算法Trf1求出地面目標上匹配點的地面坐標,求出的匹配點地面坐標再通過坐標變換算法Trf2求得下一時刻的無人機XYZ位置坐標值,如此迭代下去。其中,坐標變換算法Trf1和Trf2是由無人機飛行過程中涉及到的機體坐標系、地面坐標系、攝像機坐標系、圖像坐標系之間的變換關系得來,利用 IMU(慣性

4、測量單元)測得的無人機實時飛行時的偏航、俯仰、滾轉(zhuǎn)三個方向角值以及上述計算出的匹配點像素坐標值。
　　其次,考慮到定位的實時性和準確性,對上述定位算法進行了改進。無人機飛行過程中的定位算法包括圖像采集、圖像匹配以及位置解算三個部分,本文對圖像特征點匹配階段進行了改進。首先將SIFT算法得出的特征點描述符從128維降低到了64維,然后用K-means聚類算法對特征點的數(shù)量進行壓縮,只保留圖像中目標上及其周圍對下一步匹配有用的特征點,