【技术实现步骤摘要】
一种基于机载视觉的无人机辅助定位方法及系统
[0001]本专利技术涉及无人机导航
，特别是涉及一种基于机载视觉的无人机辅助定位方法及系统。
技术介绍
[0002]多旋翼无人机，是一种具有三个及以上旋翼轴的特殊的无人驾驶直升机。其通过每个轴上的电动机转动，带动旋翼，从而产生升推力。旋翼的总距固定，而不像一般直升机那样可变。通过改变不同旋翼之间的相对转速，可以改变单轴推进力的大小，从而控制飞行器的运行轨迹。
[0003]随着多旋翼无人机技术和导航技术的发展，多旋翼无人机的功能越来越丰富，其应用领域越来越多样化。在快递配送，交通监管，环境管理等领域有着广泛的应用。在某些室外应用场景中，通常会使用到无人机的自主飞行功能。针对无人机室外导航通常采用卫星导航。卫星导航优点是全球、全天候、连续、精确的导航定位能力，以及良好的实时性。但是卫星导航同样存在缺点，例如易受电磁干扰；卫星接收机的工作受到无人机机动的影响。同时，卫星导航的导航精度对于卫星信号强度依赖比较严重。
[0004]尤其在城市、山林等复杂地貌环境下，卫星...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机载视觉的无人机辅助定位方法，其特征在于，所述方法包括：获取机载飞行控制器提供的姿态信息以及第一飞行高度；获取机载摄像机视频流中的目标图像，所述目标图像包括参考靶标图形的识别特征；将所述参考靶标图形与模板靶标图形库中包含的模板靶标图形进行匹配；获取相似度最高的模板靶标图形对应的模板旋转角度；以便根据所述模板旋转角度确定所述机载摄像机相对所述参考靶标的旋转角度；计算所述参考靶标图形在所述目标图像中的质心像素坐标以及像素面积；根据所述参考靶标的实际物理尺寸以及所述机载摄像机的视场角结合所述像素面积计算获得所述参考标靶与所述机载摄像机的物理距离，以便根据所述物理距离计算获得载体的第二飞行高度；根据所述质心像素坐标、所述姿态信息以及所述第二飞行高度经坐标系变换计算获得所述参考标靶在以载体质心为原点的北东地坐标系下的坐标，以便根据所述坐标计算获得所述参考靶标在所述北东地坐标系下相对所述载体的偏移量。2.根据权利要求1所述的基于机载视觉的无人机辅助定位方法，其特征在于，所述获取机载摄像机视频流中的目标图像，包括：从机载摄像设备中读取原始视频流的一帧图像，将所述图像分割得到多个连通区域；根据连通域面积，筛选出满足面积大小要求的连通域；对所述连通区域进行尺度缩放并计算获得每个连通区域的识别特征，将每个连通区域的识别特征分别与预先储存的模板靶标图形的识别特征进行相似度匹配，确定识别特征相似度最高的连通区域为目标连通区域，所述目标连通区域包含的区域图像为目标图像。3.根据权利要求2所述的基于机载视觉的无人机辅助定位方法，其特征在于，从机载摄像设备中读取原始视频流的一帧图像，对所述图像进行二值化处理后将所述图像分割得到多个连通区域；对所述目标连通区域进行归一化处理，图像归一化特征为：其中， 为图像的期望均值，为图像的方差，为归一化后的图像特征、为相应像素坐标下的像素值 。4.根据权利要求2所述的基于机载视觉的无人机辅助定位方法，其特征在于，所述将每个连通区域的识别特征分别与预先储存的模板靶标图形的识别特征进行相似度匹配，包括：匹配计算公式为：求得最大的匹配值对应的候选目标作为检测到的目标;其中，为最优匹配对应的模板靶标索引，为特征
图像矩阵的点乘运算，为像素面积；上式中，i,j分别为在图像的宽和高两个维度的取值的下标,取值范围为：，。5.根据权利要求1所述的基于机载视觉的无人机辅助定位方法，其特征在于，所述识别特征包括参考靶标的完整轮廓特征；所述参考靶标包括第一靶标以及第二靶标，所述第一靶标的轮廓尺寸大于所述第二靶标的轮廓尺寸；获取所述参考靶标图形的连通域，通过所述连通域确定所述参考靶标的类型;所述通过所述连通域确定所述参考靶标的类型，包括：判断是否包含所述连通域，若包含所述连通域，将所述第一靶标与所述第二靶标进行分割，根据所述第一飞行高度与飞行高度区间阈值确定所述参考靶标的类型。6.根据权利要求5所述的基于机载视觉的无人机辅助定位方法，其特征在于，所述第一靶标与所述第二靶标具有相同的轮廓特征，所述第二靶标彼此叠放且所述第二靶标位于所述第一靶标的中心。7.根据权利要求1所述的基于机载视觉的无人机辅助定位方法，其特征在于，所述模板靶标图形库建立的方法包括：将所述模板靶标按预设配置尺寸归一化，并在...
【专利技术属性】
技术研发人员：王世勇，安帅，李茂，雷超，倪峰棋，
申请(专利权)人：中国兵器装备集团自动化研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：
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