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基于全局式运动恢复结构的无人机影像位姿估计关键技术研究

李劲澎  
【摘要】:面对战场环境重建、灾害情况检测等应用需求,机动灵活的微小型无人机遥感系统能够快速响应,在第一时间获取目标区域影像数据,计算机视觉运动恢复结构技术给无人机数据的自动化处理提供了解决途径,但在时效性和稳健性上仍有提高的空间。为了实现由无人机影像高效、稳健获取目标区域三维几何信息,本文将计算机视觉多视图几何理论与摄影测量误差处理和可靠性理论融合,对无人机影像位置、姿态参数稳健估计方法进行了研究和探索,主要工作包括以下几个方面:1.系统全面的总结了无人机遥感系统和数据处理技术的发展现状,对成像模型构建、两视图核线几何关系构建、模型坐标计算、光束法平差等多视图几何关键技术进行了阐述,推导了基本矩阵和相对定向元素之间的转换方程。2.针对传统航带组织模式不利于无人机影像自动高效处理的问题,提出了基于关系图的无人机影像组织方法。引入图的相关理论,利用低精度位姿测量数据和影像匹配方法,构建影像关系无向图,通过预先估算影像重叠来限定影像匹配范围,避免了盲目的遍历匹配,大幅缩短了匹配耗时;进一步使用三视图匹配来优化关系图,并由深度优先搜索得到强关联的稳健关系图;依据平行刚性理论,给出了影像位置可唯一确定的判别条件,为影像位置估计提供理论指导。在此基础上,结合三视图几何约束的全局式运动恢复结构方法生成三维点云,三视图约束条件的引入提高了重建结果的可靠性。3.针对基于最小二乘的旋转平均方法对粗差敏感的问题,提出了稳健李代数旋转平均方法IRLARA(Iteratively Robust Lie-Algebraic Rotation Averaging),利用李群和李代数理论将旋转矩阵乘积运算简化为向量线性运算,提高了计算效率,结合L1范数估计和迭代加权最小二乘的方法保证了解算的可靠性和精度,通过迭代剔除粗差有效限制了粗差对旋转平均的影响,影像姿态求解精度得到显著提高。将全局一致旋转参数转换至WGS84坐标系下,设计了GPS辅助的点云生成方案,利用GPS信息大大简化了运动恢复结构问题的复杂度,可提高场景重建的稳定性。4.结合无人机影像特点,分析了利用三视图约束的全局式运动恢复结构方法在无人机影像处理中的问题,提出了应用广义迭代加权最小二乘(Generalized Iteratively Reweighted Least Squares,GIRLS)的全局一致位置估计方法,利用匹配点和核线几何约束,由L1范数估计得到全局相对平移方向,提高了全局位置估计“观测值”的可靠性,在广义迭代加权最小二乘架构中,利用二次规划法求解,保证了全局一致位置解算的精度。将影像关系图构建、稳健李代数旋转平均和GIRLS位置估计方法集成,构建了一种全局式运动恢复结构方法——IG(IRLARA-GIRLS)法,避免大量三视图相关计算,提高了处理效率,充分利用关系图中的影像连接关系和相应匹配点集,确保了重建场景的完整性,利用稳健估计方法提高了位姿参数解算的精度和可靠性,试验结果表明,生成点云模型的测距相对误差不超过1‰。


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