【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及导航，尤其涉及一种船载无人机定位导航方法、装置、电子设备、存储介质。
技术介绍
1、近年来，随着智能系统的不断发展，以无人船、无人潜航器为代表的海洋无人系统智能装备广受关注，相关研究迅速展开并广泛应用于民用领域。
2、典型的无人船，是一种可由水面舰船或岸边基地释放、回收，以半自主或全自主方式在水面航行的无人化、智能化作业平台。相比于传统的水面舰艇，无人船有着小型轻量、机动灵活、适应性强、信息化、智能化等优势，主要用于执行危险以及不适于载人船执行的任务。搭载不同的传感器或设备后，无人船可完成搜索、探测、搜救、导航和水文地理勘察等任务。
3、然而，在海上作业时，受到地球曲率的限制，岸站与远距离无人船之间难以维持稳定的点对点视距通信，导致无人船的作业范围严重受限；将信号通过电离层反射的天波超视距传播技术，利用大气波导现象，可以有效地提升通信距离，但相关设备体积庞大，不适用于小体积的无人船。
4、受制于自身缺陷，大多数单一无人装备难以通过技术迭代得到较大的性能提升，研究者们逐步将目光转移到多无人装备系统上，在海洋无人装备协同领域，无人驾驶飞机，俗称无人机，与无人船优势互补，形成的船载无人机协同系统，凭借无人机站位高的优势，能搭载通信设备与远距离岸站目标通信，可以有效地解决无人船视距通信距离短的问题。此外，该协同系统能够大幅提升海洋无人装备的作业范围和可靠性，可高效完成通信中继、海上救援、海面设备巡检、救灾抢险、立体观测等复杂海洋任务。船载无人机的定位导航将船载无人机从起始位置一路引导到目
5、由于全球导航卫星系统在海上环境中可能不可靠和不准确，应使用其他辅助技术来增加冗余和可靠性，同时，现有的目标跟踪研究大多将目标建模为点目标，而没有空间范围，无法识别跟踪目标的物理尺寸，因此，本专利技术主要研究如何在跟踪精确目标的基础上，实现船载无人机的自主定位导航问题。
6、公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在加深对本专利技术的总体
技术介绍
的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种船载无人机定位导航方法、装置、电子设备、存储介质。
2、本专利技术的技术方案提供的一种船载无人机定位导航方法，所述方法包括：
3、通过搭载在船载无人机上的雷达，获取雷达图像；
4、基于所述雷达图像，获得目标检测结果，所述目标检测结果中包含目标几何参数；
5、基于所述目标检测结果，通过扩展卡尔曼滤波和连续白噪声加速度模型，获取目标状态信息，所述目标状态信息包括目标的长度测量值；
6、基于所述目标状态信息，通过状态估计卡尔曼滤波，获取所述船载无人机的定位导航信息。
7、可选地，基于所述雷达图像，获得目标检测结果，所述目标检测结果中包含目标几何参数，进一步至少包括如下的针对所述雷达图像的预处理步骤之一:
8、预处理步骤a、应用快速时间常数和灵敏度时间控制，减少所述雷达图像中雨水和水面的杂波回波；
9、预处理步骤b、通过在雷达图像上指定感兴趣区域来消除基础设施和陆地反射的区域；
10、预处理步骤c、采用动态阈值方法提取所述雷达图像上的目标斑点。
11、可选地，采用动态阈值方法提取所述雷达图像上的目标斑点，进一步包括：
12、通过定义窗口掩码来应用平均恒定虚警率检测器，从而提取所述雷达图像上的目标斑点。
13、可选地，基于所述雷达图像，获得目标检测结果，所述目标检测结果中包含目标几何参数，进一步包括：
14、使用扇形多边形来描述包括目标反射的边界框；
15、以预定角度通过所述扇形多边形中心位置的线和所述扇形多边形的边界形成两个交点，将所述两个交点的距离作为所述目标的几何参数。
16、可选地，基于所述目标检测结果，通过扩展卡尔曼滤波和连续白噪声加速度模型，获取目标状态信息，所述目标状态信息包括目标的长度测量值，进一步包括：
17、获取多个作为目标航向函数的长度测量值及其不确定性评估结果，以及跟踪目标和船载无人机的航向角估计及其相关性；
18、将无迹变换方法和扩展卡尔曼滤波处理后的航向和长度测量值，转化为可用于运动状态估计的离散分布，并结合连续白噪声加速度模型得到所述目标状态信息。
19、可选地，基于所述目标状态信息，通过状态估计卡尔曼滤波，获取所述船载无人机的定位导航信息，进一步包括：
20、将所述船载无人机、所述目标及gps系统的坐标统一转换至ned坐标系下的表示形式；
21、基于所述状态估计卡尔曼滤波算法对所述船载无人机进行定位导航后，获取所述船载无人机在ned坐标系下的位姿信息。
22、可选地，所述船载无人机安装有视觉传感器、听觉传感器和惯性传感器组成的传感器套件。
23、本专利技术的技术方案还提供的一种船载无人机定位导航装置，所述装置包括：
24、获取模块，用于通过搭载在船载无人机上的雷达，获取雷达图像；
25、初步检测模块，用于基于所述雷达图像，获得目标检测结果，所述目标检测结果中包含目标几何参数；
26、精确跟踪模块，用于基于所述目标检测结果，通过扩展卡尔曼滤波和连续白噪声加速度模型，获取目标状态信息，所述目标状态信息包括目标的长度测量值；
27、导航模块，用于基于所述目标状态信息，通过状态估计卡尔曼滤波，获取所述船载无人机的定位导航信息。
28、本专利技术的技术方案还提供的一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一项所述船载无人机定位导航方法的步骤。
29、本专利技术的技术方案还提供的一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述船载无人机定位导航方法的步骤。
30、本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
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1.一种船载无人机定位导航方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的船载无人机定位导航方法，其特征在于，基于所述雷达图像，获得目标检测结果，所述目标检测结果中包含目标几何参数，进一步至少包括如下的针对所述雷达图像的预处理步骤之一:
3.根据权利要求2所述的船载无人机定位导航方法，其特征在于，采用动态阈值方法提取所述雷达图像上的目标斑点，进一步包括：
4.根据权利要求2所述的船载无人机定位导航方法，其特征在于，基于所述雷达图像，获得目标检测结果，所述目标检测结果中包含目标几何参数，进一步包括：
5.根据权利要求1所述的船载无人机定位导航方法，其特征在于，基于所述目标检测结果，通过扩展卡尔曼滤波和连续白噪声加速度模型，获取目标状态信息，所述目标状态信息包括目标的长度测量值，进一步包括：
6.根据权利要求1所述的船载无人机定位导航方法，其特征在于，基于所述目标状态信息，通过状态估计卡尔曼滤波，获取所述船载无人机的定位导航信息，进一步包括：
7.根据权利要求1所述的船载无人机定位导航方法，其特征在于，
8.一种船载无人机定位导航装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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程序时实现如权利要求1-7中任一项所述船载无人机定位导航方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述船载无人机定位导航方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种船载无人机定位导航方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的船载无人机定位导航方法，其特征在于，基于所述雷达图像，获得目标检测结果，所述目标检测结果中包含目标几何参数，进一步至少包括如下的针对所述雷达图像的预处理步骤之一:
3.根据权利要求2所述的船载无人机定位导航方法，其特征在于，采用动态阈值方法提取所述雷达图像上的目标斑点，进一步包括：
4.根据权利要求2所述的船载无人机定位导航方法，其特征在于，基于所述雷达图像，获得目标检测结果，所述目标检测结果中包含目标几何参数，进一步包括：
5.根据权利要求1所述的船载无人机定位导航方法，其特征在于，基于所述目标检测结果，通过扩展卡尔曼滤波和连续白噪声加速度模型，获取目标状态信息，所述目标状态信息包括目标的长度测量值，进一步包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：黎子健，
申请(专利权)人：珠海横琴高乐通无人机系统有限公司，
类型：发明
国别省市：
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