面向电力作业无人机的点线特征融合位姿估计方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了面向电力作业无人机的点线特征融合位姿估计方法及系统，涉及电力作业无人机的位姿估计技术领域，包括对无人机机载前视相机的输出图像执行ORB角点特征提取，构建基于点线融合的词袋模型和闭环检测策略，建立视觉约束因子，基于视觉约束因子执行全局位姿图优化，求解电力作业无人机的位姿信息。本发明专利技术通过针对输电线路场景对无人机视觉里程计进行设计，提取输电导线的直线特征，本发明专利技术提出的无人机位姿估计算法能够高效地提取出红外图像中的点特征和线特征，以极低的功耗实现小型多旋翼无人机在输电线路场景下的目标检测和自动追踪功能，而现有的其他同类型位姿估计方法无法达到与本发明专利技术相同的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力作业无人机的位姿估计，特别是面向电力作业无人机的点线特征融合位姿估计方法及系统。

技术介绍

1、电能是工业生产和国民生活所需的主要能源之一，我国对电力能源的需求巨大，高压输电线路多为裸露的金属导线，树木、风筝、气球以及薄膜状的异物附着其上极易引起线路短路，严重威胁着输电线路的安全运行。此外，由于强风、覆冰和腐蚀等因素影响，输变电导线易发生断股事故，严重影响电网的安全运行，定期清理高压线路上附着的异物及临近输电导线的树障属于电网运维的一项重要工作，特别在丘陵或山区地带，异物清理已成为电网运维人员必须面对的主要工作难点和痛点。然而，完全以传统的人工作业模式来承担电网的运维工作，所需人员甚多，当前电力运维部门的工作人员数量远低于实际的电力保障需求。传统的高压输电线路人工清障方式存在着人员安全风险大，清障效率低等不足，而具有快速部署和灵活轻便等优势的智能无人机，无疑是人工运维的一种安全且经济的替代方案。然而，现有的无人机位姿估计和环境感知方法在实际的电力运维中仍然面临巨大挑战。

2、针对传统无人机视觉里程计鲁棒性较差的问题，本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.面向电力作业无人机的点线特征融合位姿估计方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的面向电力作业无人机的点线特征融合位姿估计方法，其特征在于：所述执行ORB角点特征提取包括对相机的RGB输出进行ORB角点特征提取，对RGB视频帧执行特征匹配，确定图像金字塔的层数，将图像金字塔的每一层划分成若干个子网格；

3.如权利要求2所述的面向电力作业无人机的点线特征融合位姿估计方法，其特征在于：所述执行EDLines直线特征提取包括对机载相机的输出图像执行EDLines线特征提取，具体步骤如下：

4.如权利要求3所述的面向电力作业无人机的点线特征融合位姿估...

【技术特征摘要】

1.面向电力作业无人机的点线特征融合位姿估计方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的面向电力作业无人机的点线特征融合位姿估计方法，其特征在于：所述执行orb角点特征提取包括对相机的rgb输出进行orb角点特征提取，对rgb视频帧执行特征匹配，确定图像金字塔的层数，将图像金字塔的每一层划分成若干个子网格；

3.如权利要求2所述的面向电力作业无人机的点线特征融合位姿估计方法，其特征在于：所述执行edlines直线特征提取包括对机载相机的输出图像执行edlines线特征提取，具体步骤如下：

4.如权利要求3所述的面向电力作业无人机的点线特征融合位姿估计方法，其特征在于：所述执行立体匹配包括对提取到的视觉特征执行立体匹配，具体步骤为：

5.如权利要求4所述的面向电力作业无人机的点线特征融合位姿估计方法，其特征在于：所述点线融合的词袋模型包括根据匹配结果确定词袋向量v1和v2两帧图像，所述两帧图像的相似度表示为：s(v1,v2)，具体计算公式为：

6.如权利要求5所述的面向电力作业无人机的点线特征融合...

【专利技术属性】
技术研发人员：卓浩泽，李泰霖，蒋圣超，祝文姬，欧发斌，王斌，纪硕磊，张驰，朱泽堃，杨忠，张发延，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：