【技术实现步骤摘要】
一种基于海马、内嗅皮层的类脑视觉无人机导航方法
[0001]本专利技术涉及仿生视觉与无人机导航定位
，具体涉及一种基于海马、内嗅皮层的类脑视觉导航方法。
技术介绍
[0002]在无人机导航定位技术中，视觉导航技术在城市街道等环境中发挥着越来越重要的作用。但是由于视觉导航系统的误差将随着时间的推移而累积，很难保证视觉导航系统长期具有较高的位置精度，因此视觉导航系统的精度远不能满足无人机的长航时需求，这就导致了大多数无人机过分依赖于卫星导航。但是卫星导航信号在城市街道中又极易受到干扰。因此如何有效的较少累积位置误差，提高视觉导航系统的智能性，成为了科学界研究的热点。
技术实现思路
[0003]专利技术目的：为了解决现有技术中视觉导航系统位置误差随时间累积导致无法满足无人机长航时需求的问题，本专利技术提供一种基于海马、内嗅皮层的类脑视觉导航方法。
[0004]技术方案：一种基于海马、内嗅皮层的类脑视觉导航方法，包括以下步骤：
[0005](1)建立速度细胞模型、头方向细胞模型、位置细胞模型及网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于海马、内嗅皮层的类脑视觉无人机导航方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)建立速度细胞模型、头方向细胞模型、位置细胞模型及网格细胞模型；所述速度细胞模型用于根据图像解算出速度信息；头方向细胞模型用于将速度信息转化为方位信息；位置细胞模型用于对输入图像进行场景识别，并将识别出的熟悉场景的位置信息输出给网格细胞模型；网格细胞模型用于将速度信息和方位信息整合为相应的位置信息；(2)获取无人机拍摄图像，将图像输入速度细胞模型，解算出速度信息，再将速度信息输入头方向细胞模型，转换为方位信息；(3)将速度信息和方位信息输入网格细胞模型，转换为相应的位置信息；(4)将无人机拍摄图像输入位置细胞模型，位置细胞模型中预存储有模板场景图像，将输入图像与模板场景图像进行匹配，判断是否为熟悉场景，若为熟悉场景，则将匹配度高的模板场景图像的位置信息传递给网格细胞模型，执行步骤(5)；若非熟悉场景，执行步骤(6)；(5)网格细胞接收到来自位置细胞模型的位置信息，对步骤(3)转换得到的位置信息进行激活重置，校正位置误差，输出校正的位置信息；(6)网格细胞直接输出步骤(3)得到的位置信息。2.根据权利要求1所述的基于海马、内嗅皮层的类脑视觉无人机导航方法，其特征在于，步骤(1)、(2)中，所述速度细胞模型包括光流算法模块、ORB算法模块及平方根容积卡尔曼滤波器，光流算法模块、ORB算法模块的输出端连接平方根容积卡尔曼滤波器输入端；将光流算法模块由无人机拍摄图像解算出的x，y方向的速度作为观测量，将ORB算法模块由无人机拍摄图像解算出的x、y方向的速度作为状态量，将观测量与状态量输入平方根容积卡尔曼滤波器，进行速度的无缝融合得到速度信息。3.根据权利要求1或2所述的基于海马、内嗅皮层的类脑视觉无人机导航方法，其特征在于，步骤(1)、(2)中，所述头方向细胞模型包括反三角函数变换模块，将速度细胞模型输出的速度信息经反三角函数变化转化为方位信息。4.根据权利要求1或2所述的基于海马、内嗅皮层的类脑视觉无人机导航方法，其特征在于，步骤(1)、(3)中，所述网格细胞模型包括路径积分器，将速度信息和方位信息通过路径积分器转换为相应的位置信息。5.根据权利要求1或2所述的基于海马、内嗅皮层的类脑视觉无人机导航方法，其特征在于，步骤(1)、(4)中，所述位置细胞模型包括扫描线强度算法模块和自适应局部仿射匹配模块，利用图像的灰度信息和特征点信息，对场景图像进行识别检测。6.根据权利要求5所述的基于海马、内嗅皮层的类脑视觉无人机导航方法，其特征在于，步骤(4)中，位置细胞模型判断是否为熟悉场景包括：获取无人机拍摄图像，从图像提取每个像素列的像素强度值，利用扫描线强度计算每个像素列的像素...
【专利技术属性】
技术研发人员：申冲，魏家琦，赵东花，王晨光，唐军，刘俊，
申请(专利权)人：中北大学，
类型：发明
国别省市：
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