一种无人机地图匹配位置跳变抑制方法技术

本发明专利技术提供一种无人机地图匹配位置跳变抑制方法，该方法包括：判断是否存在视觉跳变信息，若存在，则采用改进的视觉导航自适应滤波算法进行视觉导航，其中，采用

【技术实现步骤摘要】
一种无人机地图匹配位置跳变抑制方法


[0001]本专利技术属于无人机视觉导航
，涉及一种无人机地图匹配位置跳变抑制方法
。

技术介绍

[0002]传统的无人机地图匹配一般采用预先制备基准图，这种方式虽然可以有效降低误匹配率，但是具有成本高
、
需要提前规划航线等缺点
。
使用商业卫星地图进行匹配导航更加便利，但是具有着匹配率低，容易误匹配的缺点
。
传统组合导航方法在发生误匹配时无法判断导致位置修正错误，因此需要对组合导航策略进行规划
。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一
。
[0004]为此，本专利技术提供了一种无人机地图匹配位置跳变抑制方法
。
[0005]本专利技术的技术解决方案如下：
[0006]根据一方面，提供一种无人机地图匹配位置跳变抑制方法，该方法包括：
[0007]判断是否存在视觉跳变信息，若存在，则采用改进的视觉导航自适应滤波算法进行视觉导航，其中，采用
sigmoid
函数对视觉导航自适应滤波算法中的量测噪声矩阵
R
k
进行拟合并确定比例系数
。
[0008]进一步地，通过下式获取量测噪声矩阵
R
k
：
[0009][0010]其中，
a
为比例系数，
x
为自变量
。
[0011]进一步地，所述判断是否存在视觉跳变信息，包括：
[0012]同时对单帧位置跳变
、
相似地形区域连续跳变以及自适应滤波算法中量测信息有效性进行判断，若三种情况下有一种出现跳变，即判定为存在视觉跳变信息
。
[0013]进一步地，通过下述方式对单帧位置跳变进行判断：
[0014]在连续两帧匹配时间间隔
Δ
T
内进行如下式
(1)
和
(2)
判断，若式
(1)
和
(2)
均满足则认为匹配信息正确，否则，判断当前时刻地图匹配信息错误，存在跳变；
[0015](Lat2‑
Lat1)
×
R
m
≤(v
n
×
Δ
T)
ꢀꢀ
(1)
[0016](Lon2‑
Lon1)
×
R
m
×
cos(Lat2)≤(v
e
×
Δ
T)
ꢀꢀ
(2)
[0017]式中，
Lat1为上一帧地图匹配得到的纬度信息，
Lon1为经度信息，当前帧地图匹配得到的纬度信息为
Lat2，经度信息为
Lon2，无人机北向速度
、
东向速度分别为
v
n
、v
e
，
R
m
、R
n
分别为地球子午圈曲率半径长度与卯酉圈曲率半径长度
。
[0018]进一步地，通过下述方式对相似地形区域连续跳变进行判断：
[0019]根据惯导标定器件误差获取在一个舒拉周期内惯导位置误差发散峰值
Δ
p
max
，其中
Δ
p
max
＝
[
Δ
L
max Δ
H
max Δλ
max
]T
，
Δ
L
max
为最大纬度误差
、
Δ
H
max
为最大高度误差
、
Δλ
max
为
最大经度误差；
[0020]根据
Δ
p
max
获取在连续
n
帧间隔时间
T
n
内，系统最大发散误差
Δ
p
为
Δ
p
＝
Δ
p
max
/T
n
；
[0021]计算
T
n
内匹配定位结果差值：
Δ
p
map
＝
p
k
‑
p
k
‑
n
；
p
k
为当前
k
时刻的匹配导航位置，
p
k
‑
n
为
T
n
前时刻即
k
‑
n
时刻的匹配导航位置；
[0022]分别将
Δ
p
与
Δ
p
map
转换至载体坐标系
b
系下，得到
Δ
p
b
、
Δ
p
b
与均为三维向量，第一维表示纬度误差，第二维为高度误差，第三维为经度误差；
[0023]分别比较
Δ
p
b
与中的第一维与第三维，若则认为匹配结果发生跳变，下一时刻匹配结果继续与上一次成功匹配的位置
p
k
‑1进行比较
。
[0024]进一步地，通过咔方检验的方式对量测信息有效性进行判断
。
[0025]进一步地，所述通过咔方检验的方式对量测信息有效性进行判断具体包括：
[0026]将故障检测函数
λ
k
记为：
[0027][0028]其中，
λ
k
是服从自由度为
m
的卡方分布；
m
为测量
Z
k
的维数；
r
k
为卡尔曼滤波器的残差；
A
k
为方差
。
[0029]设计跳变判定准则为：
[0030][0031]其中，
T
D
为预先设置的门限
。
[0032]进一步地，所述方法还包括：在每次视觉导航自适应滤波算法中均对量测信息进行咔方检验
。
[0033]根据另一方面，提供一种计算机设备，包括存储器
、
处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤
。
[0034]上述技术方案针对无人机系统在卫星拒止条件下的自主导航问题，提出基于惯性辅助的地图匹配位置跳变抑制方法，首先全面准确地完成了视觉跳变信息的判断，并在存在跳变信息的条件下通过对组合导航量测噪声阵的线性化拟合设计实现本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种无人机地图匹配位置跳变抑制方法，其特征在于，所述方法包括：判断是否存在视觉跳变信息，若存在，则采用改进的视觉导航自适应滤波算法进行视觉导航，其中，采用
sigmoid
函数对视觉导航自适应滤波算法中的量测噪声矩阵
R
k
进行拟合并确定比例系数
。2.
根据权利要求1所述的一种无人机地图匹配位置跳变抑制方法，其特征在于，通过下式获取量测噪声矩阵
R
k
：其中，
a
为比例系数，
x
为自变量
。3.
根据权利要求1或2所述的一种无人机地图匹配位置跳变抑制方法，其特征在于，所述判断是否存在视觉跳变信息，包括：同时对单帧位置跳变
、
相似地形区域连续跳变以及自适应滤波算法中量测信息有效性进行判断，若三种情况下有一种出现跳变，即判定为存在视觉跳变信息
。4.
根据权利要求3所述的一种无人机地图匹配位置跳变抑制方法，其特征在于，通过下述方式对单帧位置跳变进行判断：在连续两帧匹配时间间隔
Δ
T
内进行如下式
(1)
和
(2)
判断，若式
(1)
和
(2)
均满足则认为匹配信息正确，否则，判断当前时刻地图匹配信息错误，存在跳变；
(Lat2‑
Lat1)
×
R
m ≤(v
n
×
Δ
T) (1)(Lon2‑
Lon1)
×
R
m
×
cos(Lat2)≤(v
e
×
Δ
T)(2)
式中，
Lat1为上一帧地图匹配得到的纬度信息，
Lon1为经度信息，当前帧地图匹配得到的纬度信息为
Lat2，经度信息为
Lon2，无人机北向速度
、
东向速度分别为
v
n
、v
e
，
R
m
、R
n
分别为地球子午圈曲率半径长度与卯酉圈曲率半径长度
。5.
根据权利要求3所述的一种无人机地图匹配位置跳变抑制方法，其特征在于，通过下述方式对相似地形区域连续跳变进行判断：根据惯导标定器件误差获取在一个舒拉周期内惯导位置误差发散峰值
Δ
p
max
，其中
Δ
p
max
＝
[
Δ
L
max
Δ
H
max
Δλ
max
]
T
，
Δ
L
max
为最大纬度误差
、
Δ
H

【专利技术属性】
技术研发人员：尚克军，王大元，扈光锋，徐策，刘崇亮，明丽，焦浩，李至，李茜茜，赵亮，
申请(专利权)人：北京自动化控制设备研究所，
类型：发明
国别省市：