單目視覺下基于合作目標的無人機定位定姿問題研究.pdf

1、近年來，無人機憑借其結構緊湊、靈活度高、能提供多維度信息等優(yōu)點，在軍事民用領域，尤其是城市服務領域獲得了廣泛應用。在這些應用中，無人機的自身位姿信息準確獲取是無人機自主導航、姿態(tài)控制等任務順利執(zhí)行的前提。傳統(tǒng)的位姿信息獲取是依賴GPS和IMU傳感器，但在城市樓宇、室內(nèi)區(qū)域，GPS難以準確獲取位置信息而失去效能;而機載IMU傳感器又常常會出現(xiàn)較大的姿態(tài)角積累誤差，給無人機的導航帶來一定的難度。為此，本文以預標定內(nèi)部參數(shù)的攝像機作為視覺傳感

2、器，結合數(shù)字圖像處理技術和攝像機位姿估計的方法，設計了一套基于合作目標的單目視覺無人機定位定姿問題的解決方案。并結合勻速運動模型，利用攝像機采集的信息作為量測信息，對無人機的位姿狀態(tài)設計了基于擴展卡爾曼濾波的運動估計方案。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對實際相機存在的畸變問題，本文研究了基于二階徑向畸變的攝像機模型，利用標定出的攝像機畸變參數(shù)，對提取的特征點進行畸變校正，將非線性攝像位姿估計轉換到線性攝像機位姿估計問題。實驗表明，

3、畸變校正提高了位姿估計的精度。⑵為實現(xiàn)合作目標特征的準確快速提取與匹配，設計了兼具顏色特征和點特征的合作目標，研究了合作目標的檢測、特征點提取與匹配高效率圖像處理算法。相比于對稱型合作目標在特征點匹配時的高耗時問題，本文設計的合作目標利用其灰度值和向量積的幾何意義，能迅速實現(xiàn)特征點的匹配。同時，從視覺分級、多估計中心的角度，將基礎的合作目標擴展為分布式多合作目標，提高了單合作目標的位姿估計精度和高度限制。⑶為解決無人機位姿參數(shù)的估計問題

4、，研究了一種基于透視投影模型下的位姿估計算法，同時引入了正交迭代算法，優(yōu)化估計結果。此外，對分布式合作目標，本文提出了基于距離的單合作目標位姿加權估計方法，通過多估計中心的加權，較單合作目標而言，提高了位姿估計的精度。⑷對于運動模型確定或無人機運動平穩(wěn)的情形，提出了將擴展卡爾曼濾波估計與單目視覺位姿估計方法相結合的解決方案。將視覺信息作為量測信息，借助擴展卡爾曼濾波器實現(xiàn)了對下一時刻位姿預測，基于勻速運動模型，對特征點量測有噪聲的情形進