一种基于视觉误差补偿的地质灾害未知环境组合导航方法技术

本发明专利技术公开了一种基于视觉误差补偿的地质灾害未知环境组合导航方法，属于导航定位及信息融合应用技术领域。本发明专利技术利用单目视觉获取救援场景的关键帧信息，实时解算姿态变换矩阵，为救援平台提供高精度相对定位结果，实现了卫星导航定位失效状态下的定位维持，同时，基于一阶马尔科夫模型利用视觉姿态变换为卫星导航进行实时误差补偿，最终给出高精度、可信的定位结果。本发明专利技术方法简单易行，能够在地质灾害环境下为救援平台提供高精度的可信定位技术手段。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉误差补偿的地质灾害未知环境组合导航方法
本专利技术涉及一种基于视觉误差补偿的地质灾害未知环境组合导航方法，属于导航定位及信息融合应用

技术介绍
目前，面向未知、复杂环境的高精度定位服务需求与日俱增。在山区、沟谷等地质灾害频发地带，受卫星信号遮挡、多径等影响，工程机械装备等车辆面临卫星导航定位失效的状况，致使车辆行驶和作业安全面临严重威胁。传统的基于单一传感的定位技术受适用环境的影响，其可靠性和精度均无法满足复杂环境下的高精度定位的需求，因此，亟需引入基于多源传感融合互补的高精度、可信定位技术手段。导航与定位技术的发展同传感信源息息相关。卫星导航定位技术是依靠导航卫星的无线电导航系统，可以为车辆等平台提供全天候、实时、连续的绝对位置信息和时间信息。但是，作为一种无线电信号，信号遮挡、环境干扰等也将直接导致接收机丧失定位能力。基于单目视觉的定位技术，通过连续图像序列的快速精确匹配，构建关键帧里程计，获取相对姿态，可为运动平台提供高精度的相对姿态变换。随着传感器成本的降低和多源融合技术的发展，运用多源信息融合的高精度定位技术将实现不同传感器的优势互补和误差修正。但是，现有技术中尚没有相关应用。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提出了一种基于视觉误差补偿的地质灾害未知环境组合导航方法，该方法突破了单一传感器环境适用性能力限制，实现了高精度、可信的稳健定位。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于视觉误差补偿的地质灾害未知环境组合导航方法，该方法利用单目视觉求解救援平台相对运动姿态，融合相对定位信息进行卫星导航定位误差补偿，最终得出高精度、可信定位结果；该方法具体包括如下步骤：(1)基于连续序列图像特征跟踪获取候选关键帧，利用候选关键帧计算相机姿态变换矩阵；(2)构建一阶马尔科夫模型，基于一阶马尔科夫模型进行视觉辅助北斗误差补偿；(3)构建卫星导航信号观测信息的可信区间，基于信任函数对观测量权重取值。进一步的，所述步骤(1)的具体方式如下：(101)利用基于梯度的运动统计方法获取图像序列特征匹配，依次统计序列图像特征匹配跟踪数目，也就是视图中某一特征点在序列图像中连续匹配的数目，记录视图中最大的跟踪特征数目，选取连续序列中包含最多特征跟踪数目的视图作为候选的关键帧；(102)相机的内参数为{fx,fy,s,cx,cy}，其中，s表示相机的扭曲，fx,fy表示相机的焦距，cx,cy表示图像主点；相机的外参数为{R,t}，其中，R为旋转矩阵，t为平移向量；(103)选用针孔模型进行相机姿态变换求解，它由一个限定尺度的3×4投影矩阵表示；将3×4的投影矩阵P分解成一个3×3的上三角矩阵K和一个3×4的转移矩阵[R|t]的乘积：其中，r11,r12,r13,r21,r22,r23,r31,r32,r33为旋转矩阵R的元素，tx,ty,tz为平移矩阵t的元素；(104)假定X1＝[x1,y1,1]T,X2＝[x2,y2,1]T为两幅关键帧对应匹配点对的归一化坐标，定义描述图像姿态变换的基础矩阵基础矩阵F包含相机的内外参数信息，并对F各元素进行重组变换为列矢量形式，即：f＝[f11f12f13f21f22f23f31f32f33]T，对于稳定存在的匹配点对(X1,X2)，由对极几何约束X1TFX2＝0，有：[x1x2,x1y2,x1,y1x2,y1y2,y1,x2,y2,1]·f＝0(105)选择8对匹配点，经代数变换构成线性方程组，满足：Af＝0其中，A为8×9的矩阵；(106)根据矩阵的唯一性，所有解向量f参数存在比例因子；为了确定标准解，加入约束条件||f||＝1，此条件满足f作为ATA的最小特征值所对应的特征向量；A的奇异值分解为A＝UDVT，其中：V＝[v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9]，对应f＝v9，从而求出基础矩阵F；(107)定义本质矩阵E：E＝KTFK利用奇异值分解求解第二幅图像外参数：E＝UDVT其中U,V分别是3×3的正交阵，D为3×3的对角阵，其形式为：对给定的一个本质矩阵E＝Udiag(1,1,0)VT，由第一幅图像的相机投影矩阵P1＝K[I,0]推导第二幅图像的投影矩阵P2，至此，获取关键帧间的相机姿态变换。进一步的，所述步骤(2)的具体方式如下：(201)通过北斗导航系统给出连续定位观测量，获取运动平台的经度、纬度和高程，并转化为地图原点为起始点的平面地图坐标系下，定义连续时间t时刻北斗导航系统给出的位置信息为PtB，其中xtB表示t时刻北斗导航信号在平面地图坐标系给出的X轴坐标，ytB表示t时刻北斗导航信号在平面地图坐标系给出的Y轴坐标，表示t时刻北斗导航信号在平面地图坐标系给出的Z轴坐标；定义北斗导航观测量关键帧KiB(i＝1,2,3…)，即要求与获取的图像关键帧Ki(i＝1,2,3…)时间同步，对于图像关键帧中未获取有效姿态的关键帧则不用于后续校正处理；(202)对于t1时刻与t2时刻对应进行姿态估计的两个相邻关键帧I1与I2，图像帧I1到图像帧I2的相机姿态变换矩阵为T12＝[R12|t12]，其中，R12为图像帧I1到图像帧I2的旋转矩阵，t12为图像帧I1到图像帧I2的平移矩阵；两个相邻关键帧I1与I2分别对应相应时刻北斗导航系统给出的位置信息为P1B与P2B，则有如下估计模型：其中，为t1时刻北斗导航系统给出的位置信息P1B乘以转移矩阵估计所得的t2时刻的位置信息；(203)假定存在离散时间序列Tn＝{t1,t2,t3,…,tn}，对于tn时刻的位置结果估计，存在一阶马尔科夫估计模型：其中i＝1,2,…,n-1；对于tn时刻北斗导航定位系统给出的直接定位结果PnB，其置信概率如果Pc″＜th″，th″为异常概率阈值，则定位结果PnB视为异常值，予以滤除；依靠多步一阶马尔科夫估计模型，以北斗信号丢失前的有效定位结果作为初始值，给出信号缺失时间段的定位估计结果；完成滤除和插值后，对北斗定位结果进行视觉辅助校正，定义限定窗口大小为5的马尔科夫模型状态转移矩阵A和加权矩阵W，给出最终定位修正结果P公式：P＝WAW＝(w1,w2,w3,w4,w5)其中，窗口大小为5，即定位离散时间序列T5＝{t1,t2,t3,t4,t5}，P1B,P2B,P3B,P4B,P5B为对应时刻北斗导航定位直接观测结果，T12,T23,T34,T45为对应时刻关键帧间相机姿态变换矩阵。进一步的，所述步骤(3)的具体方式如下：(301)定义包含n个元素的权重矩阵W为一识别框架，定义权重wi为可能取值的值域集合，要求对应权重的马尔科夫模型状态转移矩阵A是互不相容的，要求定义的识别框架矩阵W满足：权重wi是权重矩阵W的元素，表示权重矩阵选取为空；<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉误差补偿的地质灾害未知环境组合导航方法，其特征在于，利用单目视觉求解救援平台相对运动姿态，融合相对定位信息进行卫星导航定位误差补偿，最终得出高精度、可信定位结果；具体包括如下步骤：/n(1)基于连续序列图像特征跟踪获取候选关键帧，利用候选关键帧计算相机姿态变换矩阵；/n(2)构建一阶马尔科夫模型，基于一阶马尔科夫模型进行视觉辅助北斗误差补偿；/n(3)构建卫星导航信号观测信息的可信区间，基于信任函数对观测量权重取值。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉误差补偿的地质灾害未知环境组合导航方法，其特征在于，利用单目视觉求解救援平台相对运动姿态，融合相对定位信息进行卫星导航定位误差补偿，最终得出高精度、可信定位结果；具体包括如下步骤：
(1)基于连续序列图像特征跟踪获取候选关键帧，利用候选关键帧计算相机姿态变换矩阵；
(2)构建一阶马尔科夫模型，基于一阶马尔科夫模型进行视觉辅助北斗误差补偿；
(3)构建卫星导航信号观测信息的可信区间，基于信任函数对观测量权重取值。


2.根据权利要求1所述的一种基于视觉误差补偿的地质灾害未知环境组合导航方法，其特征在于，所述步骤(1)的具体方式如下：
(101)利用基于梯度的运动统计方法获取图像序列特征匹配，依次统计序列图像特征匹配跟踪数目，也就是视图中某一特征点在序列图像中连续匹配的数目，记录视图中最大的跟踪特征数目，选取连续序列中包含最多特征跟踪数目的视图作为候选的关键帧；
(102)相机的内参数为{fx,fy,s,cx,cy}，其中，s表示相机的扭曲，fx,fy表示相机的焦距，cx,cy表示图像主点；相机的外参数为{R,t}，其中，R为旋转矩阵，t为平移向量；
(103)选用针孔模型进行相机姿态变换求解，它由一个限定尺度的3×4投影矩阵表示；将3×4的投影矩阵P分解成一个3×3的上三角矩阵K和一个3×4的转移矩阵[R|t]的乘积：



其中，r11,r12,r13,r21,r22,r23,r31,r32,r33为旋转矩阵R的元素，tx,ty,tz为平移矩阵t的元素；
(104)假定X1＝[x1,y1,1]T,X2＝[x2,y2,1]T为两幅关键帧对应匹配点对的归一化坐标，定义描述图像姿态变换的基础矩阵基础矩阵F包含相机的内外参数信息，并对F各元素进行重组变换为列矢量形式，即：
f＝[f11f12f13f21f22f23f31f32f33]T，
对于稳定存在的匹配点对(X1,X2)，由对极几何约束X1TFX2＝0，有：
[x1x2,x1y2,x1,y1x2,y1y2,y1,x2,y2,1]·f＝0
(105)选择8对匹配点，经代数变换构成线性方程组，满足：
Af＝0
其中，



A为8×9的矩阵；
(106)根据矩阵的唯一性，所有解向量f参数存在比例因子；为了确定标准解，加入约束条件||f||＝1，此条件满足f作为ATA的最小特征值所对应的特征向量；A的奇异值分解为A＝UDVT，其中：
V＝[v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9]，对应f＝v9，从而求出基础矩阵F；
(107)定义本质矩阵E：
E＝KTFK
利用奇异值分解求解第二幅图像外参数：
E＝UDVT
其中U,V分别是3×3的正交阵，D为3×3的对角阵，其形式为：



对给定的一个本质矩阵E＝Udiag(1,1,0)VT，由第一幅图像的相机投影矩阵P1＝K[I,0]推导第二幅图像的投影矩阵P2，至此，获取关键帧间的相机姿态变换。


3.根据权利要求1所述的一种基于视觉误差补偿的地质灾害未知环境组合导航方法，其特征在于，所述步骤(2)的具体方式如下：
(201)通过北斗导航系统给出连续定位观测量，获取运动平台的经度、纬度和高程，并转化为地图原点为起始点的平面地图坐标系下，定义连续时间t时刻北斗导航系统给出的位置...

【专利技术属性】
技术研发人员：张子腾，盛传贞，张京奎，惠沈盈，魏海涛，蔚保国，王垚，易卿武，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：河北;13