一种强实时双构连续景象融合匹配导航定位方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种强实时双构连续景象融合匹配导航定位方法及系统，采用改进的序列实时图帧间匹配方法，基于实时图的帧间特征变换增量式的估计导航位姿；采用改进的实时图与卫星遥感基准图匹配方法，基于估计的增量式导航位姿，优化卫星遥感基准图，对实时图和优化卫星遥感基准图进行绝对式导航位姿估计，得到绝对式导航位姿；采用纯视觉的导航位姿融合估计方法，将增量式导航位姿和绝对式导航位姿进行融合处理，利用当前时刻导航位姿预测值对导航位姿进行优化更新，得出当前实时图对应的导航位姿并输出。本方法可有效提高景象匹配的配准效率、精度及成功率，实现无人飞行器位姿的连续、实时解算，适用于各种类型的连续图像匹配实时导航定位需求。实时导航定位需求。

【技术实现步骤摘要】
一种强实时双构连续景象融合匹配导航定位方法及系统


[0001]本专利技术属于景象匹配导航
，具体涉及一种强实时双构连续景象融合匹配导航定位方法及系统。

技术介绍

[0002]面向日益多现的GPS拒止环境，无人飞行器的自主导航需求快速增长，高精度且自成体系的景象匹配导航已成为实现自主导航的重要选择之一。
[0003]现有景象匹配辅助导航方法常采用地标式匹配定位模式，根据任务需求通过卫星或无人机提前采集定制基准图，针对基准图进行导航适配性分析，规划飞行航迹。这导致现有景象匹配辅助导航方法与航迹规划耦合紧密，变更任务或遭遇突发空情时，由于航线偏离会直接失去导航定位能力，面对复杂对抗环境的适应能力极差；同时，现有无人机飞行器的嵌入式计算能力有限，且基准图与实时图间普遍存在时间、光照、拍摄角度等方面的差异，景象匹配导航定位能力受到卫图适配区离散化与匹配算法抗尺度变换/抗旋转能力的限制，难以满足自主飞行状态下实时、连续的导航定位需求；而且，现有匹配定位算法为保证可靠性，需要任务区域的基准图尽可能即刻采集，然而可靠、准确、及时的广域基准图数据获取往往十分困难。
[0004]以上问题，仅依靠提升计算设备能力或算法效率精度难以真正解决。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种强实时双构连续景象融合匹配导航定位方法及系统，克服现有景象匹配辅助导航与航迹规划耦合程度高、受限于离散化地标无法连续实时输出导航数据以及可靠/准确/及时的广域基准图数据获取困难等问题，实现GPS拒止环境下，与规划航迹解耦的漫游式强实时自主导航定位。
[0006]本专利技术采用以下技术方案：
[0007]一种强实时双构连续景象融合匹配导航定位方法，包括以下步骤：
[0008]S1、采用改进的序列实时图帧间匹配方法，基于实时图的帧间特征变换增量式的估计导航位姿；
[0009]S2、采用改进的实时图与卫星遥感基准图匹配方法，基于步骤S1估计的增量式导航位姿，优化卫星遥感基准图，对实时图和优化卫星遥感基准图进行绝对式导航位姿估计，得到绝对式导航位姿；
[0010]S3、采用纯视觉的导航位姿融合估计方法，将步骤S1得到的增量式导航位姿和步骤S2得到的绝对式导航位姿进行融合处理，利用当前时刻导航位姿预测值对导航位姿进行优化更新，得出当前实时图对应的导航位姿并输出，实现强实时双构连续景象融合匹配导航定位。
[0011]具体的，步骤S1具体为：
[0012]S101、采集并传输实时图，准备飞行区域的卫星遥感基准图；
[0013]S102、将步骤S101采集的实时图与前一帧实时图进行帧间特征匹配，获得实时图与前一帧实时图的位姿透视变换矩阵；
[0014]S103、基于步骤S102获得的实时图与前一帧实时图的位姿透视变换矩阵，进行实时图基于前一帧实时图的相对位姿估计，得到实时图的相对位姿；
[0015]S104、基于步骤S103得到的实时图的相对位姿，结合前一帧实时图的导航位姿，对当前实时图进行增量式导航位姿估计，得到当前实时图的增量式导航位姿。
[0016]进一步的，在步骤S101采集当前实时图之前，先进行初始化，具体为：
[0017]首先对实时图数据流、基准图文件路径、信息输出路径信息进行配置，初始化GDAL读取基准图GDAL数据集，读取基准图并准备裁剪，初始化创建特征匹配方法，初始化起始点的导航信息和位姿信息，初始化错误标志字，初始化配置图像匹配尺寸，配置误差容忍度Fr。
[0018]进一步的，步骤S101中，卫星遥感基准图的像素经纬度具体为：
[0019]Xgeo＝GeoTransform[0]+Xpixel
×
GeoTransform[1]+Ypixel
×
GeoTransform[2][0020]Ygeo＝GeoTransform[3]+Xpixel
×
GeoTransform[4]+Ypixel
×
GeoTransform[5][0021]其中，Xpixel、Ypixel分别为待求解经纬度像素点的横坐标和纵坐标，Xgeo、Ygeo分别为该像素点的真实经度和纬度，GeoTransform为像素坐标到地理坐标的转换矩阵。
[0022]进一步的，步骤S102具体为：
[0023]将当前读取的实时图与更新后的前一帧实时图进行匹配，使用特征匹配的Match方法将两帧实时图的描述子进行匹配，得到彼此对应的匹配点，将特征点对齐并进行坐标转换，然后使用特征点计算出仿射变换矩阵；如果满足卫星基准图与实时图匹配的容错策略，使用最近一帧实时图的匹配信息，否则采取跳帧策略，使用更前一帧实时图的匹配信息。
[0024]更进一步的，实时图帧间匹配时，设置经验值对仿射变换矩阵进行容错判断，如果满足容错判断规则，对帧间匹配坐标进行透视变换，并更新帧间匹配的实时图匹配信息；如果不满足容错判断规则，将实时图描述子与前一帧匹配成功更新的帧间匹配信息描述子进行特征点匹配，然后利用匹配特征点计算仿射变换矩阵，再使用两次透视变换，通过计算出的仿射变换矩阵和上一帧匹配成功更新的帧间匹配信息变换矩阵传递计算出帧间匹配后的行列坐标。
[0025]具体的，步骤S2具体为：
[0026]S201、基于完整卫星遥感基准图，结合步骤S1得到的实时图的增量式导航位姿，通过平移、旋转、裁剪和缩放方式进行校准，然后构建与实时图重合的优化基准图；
[0027]S202、对步骤S1采集的实时图和步骤S201构建的优化基准图进行异源特征匹配，得到实时图相对于基准图的导航位姿透视变换矩阵；
[0028]S203、基于步骤S202得到的导航位姿透视变换矩阵，对实时图进行绝对式导航位姿估计，得到绝对式导航位姿。
[0029]进一步的，步骤S202中，对实时图和优化基准图进行异源特征匹配具体为：
[0030]使用裁剪基准图的行列坐标在整张基准图上裁剪用作匹配的基准图，使基准图匹配区域与实时图区域基本一致，再旋转基准图，将卫星遥感基准图和实时图保持在相同角度，然后将旋转后的基准图进行处理，固定为匹配尺寸，使用特征匹配得到对应的特征点和
描述子，使用Match方法对卫星遥感基准图的描述子和实时图的描述子进行匹配得到彼此对应的匹配点，将特征点对齐并进行坐标转换，然后使用特征点计算出仿射变换矩阵，对仿射变换矩阵进行容错判断；当满足容错判断规则时，卫星遥感基准图与实时图匹配成功时，使用透视变换将起始图像坐标通过仿射变换矩阵转换为目标图像坐标，再通过修正尺寸变换，旋转变换和裁剪变换，将坐标变换为在整张基准图上的行列坐标，更新实时图的匹配信息；当不满足容错判断规则时，卫星遥感基准图与实时图匹配不成功时，使用帧间匹配时得到的行列坐标作为卫星遥感基准图和实时图匹配得到的行列坐标。
[0031]具体的，步骤S3具体为：
[0032]S301、基本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种强实时双构连续景象融合匹配导航定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用改进的序列实时图帧间匹配方法，基于实时图的帧间特征变换增量式的估计导航位姿；S2、采用改进的实时图与卫星遥感基准图匹配方法，基于步骤S1估计的增量式导航位姿，优化卫星遥感基准图，对实时图和优化卫星遥感基准图进行绝对式导航位姿估计，得到绝对式导航位姿；S3、采用纯视觉的导航位姿融合估计方法，将步骤S1得到的增量式导航位姿和步骤S2得到的绝对式导航位姿进行融合处理，利用当前时刻导航位姿预测值对导航位姿进行优化更新，得出当前实时图对应的导航位姿并输出，实现强实时双构连续景象融合匹配导航定位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体为：S101、采集并传输实时图，准备飞行区域的卫星遥感基准图；S102、将步骤S101采集的实时图与前一帧实时图进行帧间特征匹配，获得实时图与前一帧实时图的位姿透视变换矩阵；S103、基于步骤S102获得的实时图与前一帧实时图的位姿透视变换矩阵，进行实时图基于前一帧实时图的相对位姿估计，得到实时图的相对位姿；S104、基于步骤S103得到的实时图的相对位姿，结合前一帧实时图的导航位姿，对当前实时图进行增量式导航位姿估计，得到当前实时图的增量式导航位姿。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤S101采集当前实时图之前，先进行初始化，具体为：首先对实时图数据流、基准图文件路径、信息输出路径信息进行配置，初始化GDAL读取基准图GDAL数据集，读取基准图并准备裁剪，初始化创建特征匹配方法，初始化起始点的导航信息和位姿信息，初始化错误标志字，初始化配置图像匹配尺寸，配置误差容忍度Fr。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S101中，卫星遥感基准图的像素经纬度具体为：Xgeo＝GeoTransform[0]+Xpixel
×
GeoTransform[1]+Ypixel
×
GeoTransform[2]Ygeo＝GeoTransform[3]+Xpixel
×
GeoTransform[4]+Ypixel
×
GeoTransform[5]其中，Xpixel、Ypixel分别为待求解经纬度像素点的横坐标和纵坐标，Xgeo、Ygeo分别为该像素点的真实经度和纬度，GeoTransform为像素坐标到地理坐标的转换矩阵。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S102具体为：将当前读取的实时图与更新后的前一帧实时图进行匹配，使用特征匹配的Match方法将两帧实时图的描述子进行匹配，得到彼此对应的匹配点，将特征点对齐并进行坐标转换，然后使用特征点计算出仿射变换矩阵；如果满足卫星基准图与实时图匹配的容错策略，使用最近一帧实时图的匹配信息，否则采取跳帧策略，使用更前一帧实时图的匹配信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，实时图帧间匹配时，设置经验值对仿射变换矩阵进行容错判断，如果满足容错判断规则，对帧间匹配坐标进行透视变换，并更新帧间匹配的实时图匹配信息；如果不满足容错...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡玉龙，刘品，陈皓，唐艺菁，
申请(专利权)人：西安微电子技术研究所，
类型：发明
国别省市：