System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种无人机激光-惯性里程计的导航方法技术_技高网

一种无人机激光-惯性里程计的导航方法技术

技术编号:40874929 阅读:3 留言:0更新日期:2024-04-08 16:43
本发明专利技术公开了一种无人机激光‑惯性里程计的导航方法,包括以下步骤:将激光雷达点云进行变换,将一帧激光雷达点云中所有的点云转换到该帧开始时刻对应的激光雷达坐标系上;对激光雷达点云进行降采样,降低激光雷达点云数量;提取激光雷达点云中每一帧的特征帧,将激光雷达点云连续帧对应时间中飞行器的状态变化量与选择阈值比较,将变化量大于选择阈值的连续帧中第二帧对应的特征帧作为关键帧;采用多帧关键帧构建局部地图,基于局部地图,采用当前时刻的特征帧进行帧‑图匹配,获得下一时刻无人机状态;根据获得的当前时刻无人机状态进行飞行。本发明专利技术公开的无人机激光‑惯性里程计的导航方法,能够满足GNSS拒止且光学环境不满足相机传感器工作条件下的高精度导航要求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种无人机激光-惯性里程计的导航方法,属于飞行器控制。


技术介绍

1、在复杂环境中,常常出现gnss拒止且光学环境不满足相机传感器工作条件情景,此时,一般采用激光雷达进行定位,然而,相对于卫星定位以及视觉定位,传统的激光雷达定位时无人机定位会出现较大的误差。

2、因此,有必要对现有的无人机激光-惯性里程计的设计方法进一步研究,以提高无人机在gnss环境下的精确自主导航。


技术实现思路

1、为了克服上述问题,本专利技术人进行了深入研究,提出了一种无人机激光-惯性里程计的导航方法,包括以下步骤:

2、s1、将激光雷达点云进行变换,将一帧激光雷达点云中所有的点云转换到该帧开始时刻对应的激光雷达坐标系上;

3、s2、对激光雷达点云进行降采样,降低激光雷达点云数量;

4、s3、提取激光雷达点云中每一帧的特征帧,所述特征帧包括边缘点和平面点,所述边缘点为点云中曲面平滑度大于边缘阈值的点,所述平面点为点云中曲面平滑度小于平面阈值的点;

5、将激光雷达点云连续帧对应时间中飞行器的状态变化量与选择阈值比较,将变化量大于选择阈值的连续帧中第二帧对应的特征帧作为关键帧;

6、s4、采用多帧关键帧构建局部地图,基于局部地图,采用当前时刻的特征帧进行帧-图匹配,获得下一时刻无人机状态;

7、s5、无人机根据获得的当前时刻无人机状态进行飞行。

8、在一个优选的实施方式中,在s1中,采用imu运动模型估计激光雷达点云两帧之间坐标转换关系,根据坐标转换关系将将一帧激光雷达点云中所有的点云转换到该帧开始时刻对应的激光雷达坐标系上

9、在一个优选的实施方式中,所述转换过程表示为:

10、

11、其中,i表示激光雷达点云中点的序号,t0表示该帧激光雷达点云的开始时刻,ti表示激光雷达点云中第i个点对应的时间,表示激光雷达点云中第i个点转换到该帧开始时刻坐标系上时获得的坐标,表示激光雷达点云中第i个点的在ti时刻的原始坐标,表示ti时刻激光雷达坐标系lti到这一帧初始时刻激光雷达坐标系lt0的旋转矩阵,pi表示ti时刻到t0时刻无人机的质心平移向量。

12、在一个优选的实施方式中,s2中,在降采样过程中,筛除强度低于阈值的点,所述强度表示为:

13、intensity=i*dr2

14、其中,i为点云反射强度值,dr为点到激光雷达的距离,intensity为点的反射归一化强度。

15、在一个优选的实施方式中,s2中,在降采样过程中,筛除体素指数重复的点,使得每一个体素指数仅对应一个点。

16、在一个优选的实施方式中,s3中,所述曲面平滑度表示为:

17、

18、其中,ck,i表示第k帧中第i个点的曲面平滑度,s表示激光在同一帧中返回的点的集合,j表示s中除了i之外的点,表示第i个点在激光雷达坐标系中的坐标。

19、在一个优选的实施方式中,s3中,将一帧激光雷达点云划分为几何大小相同的n1份,并通过设置边缘阈值和平面阈值使得划分之后的每一份激光雷达点云之中最多只能够产生n2个边缘点和n3平面点。

20、在一个优选的实施方式中,s4包括以下步骤:

21、s41、将特征帧变换至世界坐标系下;

22、s42、采用当前时刻之前的连续关键帧构建局部地图;

23、s43、获取当前帧中边缘点与局部地图中该点的边缘线之间的欧式距离,以及当前帧中平面点与局部地图中该点对应的平面之间的欧式距离,对两种欧式距离求和从而构建误差方程;

24、s44、最小化误差方程,获得无人机状态转换矩阵;

25、s45、采用无人机状态转换矩阵对上一时刻无人机状态进行变换,获得当前时刻无人机状态。

26、在一个优选的实施方式中,s43中,当前帧中边缘点与局部地图中该点的边缘线之间的欧式距离表示为:

27、

28、当前帧中平面点与局部地图中该点对应的平面之间的欧式距离表示为:

29、

30、其中,k+1表示当前时刻,为当前时刻对应的激光雷达点云中第i个边缘点的坐标,为局部地图mk中边缘点i对应的边缘线上的两个边缘点;为当前时刻对应的激光雷达点云中第i个平面点的坐标,分别为局部地图mk中平面点i对应的平面上的一个平面点和一条线。

31、在一个优选的实施方式中,s44中,获得误差方程最小化时对应的无人机状态转换矩阵tk+1,表示为:

32、

33、本专利技术所具有的有益效果包括:

34、(1)仅依靠激光雷达和imu传感器能够实现高精度的自主导航;

35、(2)能够满足gnss拒止且光学环境不满足相机传感器工作条件下的高精度导航要求。

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【技术保护点】

1.一种无人机激光-惯性里程计的导航方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的无人机激光-惯性里程计的导航方法,其特征在于,

3.根据权利要求2所述的无人机激光-惯性里程计的导航方法,其特征在于,

4.根据权利要求1所述的无人机激光-惯性里程计的导航方法,其特征在于,

5.根据权利要求1所述的无人机激光-惯性里程计的导航方法,其特征在于,

6.根据权利要求1所述的无人机激光-惯性里程计的导航方法,其特征在于,

7.根据权利要求1所述的无人机激光-惯性里程计的导航方法,其特征在于,

8.根据权利要求1所述的无人机激光-惯性里程计的导航方法,其特征在于,

9.根据权利要求8所述的无人机激光-惯性里程计的导航方法,其特征在于,

10.根据权利要求8所述的无人机激光-惯性里程计的导航方法,其特征在于,

【技术特征摘要】

1.一种无人机激光-惯性里程计的导航方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的无人机激光-惯性里程计的导航方法,其特征在于,

3.根据权利要求2所述的无人机激光-惯性里程计的导航方法,其特征在于,

4.根据权利要求1所述的无人机激光-惯性里程计的导航方法,其特征在于,

5.根据权利要求1所述的无人机激光-惯性里程计的导航方法,其特征在于,

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【专利技术属性】
技术研发人员:王江杨金玺李虹言吕军宁范世鹏李沐桐侯淼王鹏王磊徐超
申请(专利权)人:北京理工大学
类型:发明
国别省市:

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