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无人机视觉导航位姿估计技术研究与实践

张振杰  
【摘要】:智能化是无人机未来发展的主要方向,视觉系统和计算机视觉技术是实现无人机智能化的重要推动力,视觉位姿估计是无人机环境感知、自主避障以及导航控制等智能化系统的核心技术。本文针对无人机视觉导航位姿估计问题,以旋翼无人机为实验平台,对高精度位姿估计问题、视觉导引的无人机自主着陆以及未知环境下无人机自主定位等内容进行了研究。本文的主要工作和创新点如下:1.对于连续运动的序列影像,提出了基于Hough一维变换空间和点线光流约束的直线快速检测匹配算法,利用Hough一维空间降低了直线检测的复杂度,提高了直线检测精度,通过点线光流约束实现了直线快速跟踪匹配。2.研究了基于单幅影像的摄像机位姿估计问题。根据特征不同可将该问题分为n点透视(PnP)问题和n线透视(PnL)问题。针对PnP问题,提出了基于物方残差最小化和位姿李群表示的位姿估计算法,在保持位姿求解高精度的情况下,算法效率得到有效提高。针对PnL问题,提出了一种基于共面直线的迭代加权最小二乘位姿估计算法,该算法能够同时估计得到摄像机的焦距信息和位姿参数;为了进一步提高PnL问题的解算精度,提出了基于直线共面误差最小化和位姿李群表示的位姿估计算法,算法迭代次数少,收敛速度快,解算精度高。针对特征较少情况下的位姿解算问题,提出了基于点线混合特征的位姿估计算法以获取高精度位姿参数。3.研究了序列影像中相邻影像对应的摄像机相对位姿估计问题。基于两幅影像间的对极几何关系,提出了一种本质矩阵优化分解的位姿迭代估计算法,由本质矩阵性质确定了平移向量,利用迭代方法求解了旋转矩阵,优化了唯一解确定方法。针对拍摄场景是平面(或近似平面)和短基线情况,提出了基于单应映射误差最小化和位姿李群表示的相对位姿直接估计算法,在已知景物平面法向量的基础上,直接由匹配点对可计算得到相对位姿,避免了单应矩阵的计算和唯一解的确定。基于三幅影像间的几何关系,提出了一种基于三视图三线性关系代数误差最小化的位姿迭代估计算法,避免了三焦点张量的繁琐计算,利用三视图几何关系提高了位姿估计的鲁棒性。实验证明提出的算法有效提高了相对位姿的解算精度和效率。4.设计了视觉导引的无人机两阶段自主着陆方案,解决了不同距离下无人机位姿估计精度问题。按照无人机的飞行高度将着陆过程分为了两个阶段:在飞行高度较高、合作标志成像较小的情况下,提出了基于合作标志和两视图几何约束的无人机位姿解算方法,该方法无需其他传感器,可以直接解算相对定位的绝对尺度信息;在无人机接近合作标志的阶段,由基于单幅影像的摄像机位姿估计算法可实现无人机相对于合作标志的相对位姿估计;为了进一步提高算法效率,提出了结合直线特征和卡尔曼滤波的无人机绝对定位算法。无人机着陆实验证明两阶段着陆方案能够估计得到准确高精度的无人机位姿参数。5.针对未知自然环境下的无人机视觉位姿估计问题,提出了基于三视图的无人机视觉位姿估计方法,该方法以连续三张影像为一个处理单元,基于金字塔光流和前后向误差实现了高分辨影像的特征点快速检测和匹配,利用处理单元间的重叠影像实现了尺度统一,从而实现无人机相对位姿结果的全局统一,设计了基于已知摄像机高的尺度纠正策略用于尺度漂移纠正。提出的算法避免了传统方法中的场景结构重建,降低了算法复杂度,节约了空间存储资源,便于无人机平台实现。实验证明了提出的方法能够对无人机高分辨率序列影像进行实时处理,并能在较长时间和较大飞行范围下保持无人机位姿估计的高精度。


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