【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视觉导航，具体涉及一种基于机场跑道特征边线的导航方法。
技术介绍
1、计算机视觉，又称机器视觉，是研究利用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取有价值的信息，进行处理和识别并最终用于实际的检测、测试、导航或控制的一门学科，涉及图像处理、计算机科学、生理心理学和摄影测量学等领域。
2、视觉导航以图像传感器获取的客观世界的视觉图像为导航信息源，模拟人类的视觉功能，对图像进行识别和理解，进而获取载体的导航信息，具有自主性强、信息丰富、智能化水平高等特点，能够满足高精度相对导航需求。视觉导航系统作为一种正在发展中的新兴导航系统，由于其智能、自主的特点，正得到越来越多的重视。
3、采用视觉传感器获取实现无人机自主着陆导航需从机场跑道所成图像中提取准确的特征，再根据特征模型计算相对位置与相对姿态，因此准确、完备的特征模型显得尤为重要。
4、视觉导航系统在无人机着陆等领域应用时，机场跑道特征建模当前面临以下两个问题：
5、(1)通用性较差，针对每个机场跑道创建专用的特征模型，该方法只适用于某一个机场跑道，当无人机在其它跑道着陆时，需重新创建相应的跑道模型；
6、(2)时效性有限，当季节、周围植被、跑道维护状况等发生明显变化时，需对相应跑道的特征模型进行更新，即模型创建后的有效持续时间有限。
技术实现思路
1、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。
2、为此，本专利技术提供了一种
3、本专利技术的技术解决方案如下：
4、根据一方面，提供一种基于机场跑道特征边线的导航方法，该方法包括：
5、步骤一：提取跑道成像后的特征边线；
6、步骤二：根据特征边线的直线方程求相对姿态与相对位置；
7、步骤三：在步骤二基础上获取无人机的地理位置用于导航。
8、进一步地，所述步骤一中，矩形条状的跑道在传感器上成像后将成为梯形定义该梯形左边的腰为左边线，右边的腰为右边线，底边为起始线；其中通过边缘提取、直线拟合等方法，可获取三条特征边线在图像坐标系下的直线方程，如下式所示：
9、akxi+bkyi+ck＝0(k＝l,r,s)
10、其中，xi和yi分别为特征边线上点的列坐标与行坐标，[ak,bk,ck]是特征边线方程的系统，l、r和s分别代表左边线、右边线、起始线。
11、进一步地，所述步骤二具体包括：根据小孔成像原理可以获取相机与机场跑道之间的相对姿态、相对位置。
12、进一步地，所述步骤三具体包括：
13、根据跑道端点的地理位置、相机与机场跑道之间的相对姿态与相对位置，由空间几何原理可求解相机的地理位置；
14、根据所述相机的地理位置解算无人机成像时刻的地理位置。
15、根据另一方面，提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。
16、与现有技术相比本专利技术的有益效果为：
17、本专利技术提出的三条特征边线建模方法，不受跑道维护状况、季节变化、跑道建设差异的影响，只要是符合国家相关跑道建设标准的跑道均可适用，解决了传统跑道建模方法通用性差、实效性不足的问题。
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1.一种基于机场跑道特征边线的导航方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机场跑道特征边线的导航方法，其特征在于，所述步骤一中，矩形条状的跑道在传感器上成像后将成为梯形定义该梯形左边的腰为左边线，右边的腰为右边线，底边为起始线；其中通过边缘提取、直线拟合等方法，可获取三条特征边线在图像坐标系下的直线方程，如下式所示：
3.根据权利要求1所述的一种基于机场跑道特征边线的导航方法，其特征在于，所述步骤二具体包括：根据小孔成像原理可以获取相机与机场跑道之间的相对姿态、相对位置。
4.根据权利要求1-3任一项所述的一种基于机场跑道特征边线的导航方法，其特征在于，所述步骤三具体包括：
5.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-4任一项的方法。
【技术特征摘要】
1.一种基于机场跑道特征边线的导航方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机场跑道特征边线的导航方法，其特征在于，所述步骤一中，矩形条状的跑道在传感器上成像后将成为梯形定义该梯形左边的腰为左边线，右边的腰为右边线，底边为起始线；其中通过边缘提取、直线拟合等方法，可获取三条特征边线在图像坐标系下的直线方程，如下式所示：
3.根据权利要求1所述的一种基于机场跑...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵亮，刘崇亮，
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：
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