面向输电线路作业场景的无人机双目视觉定位方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了面向输电线路作业场景的无人机双目视觉定位方法及系统，涉及航空飞行器机器人技术领域，包括根据定位方式推导无人机双目视觉定位的优化模型，利用位姿优化技术对定位方法进行优化。本发明专利技术具有较高的定位精度和环境靠拢性，具有广泛的应用价值，可实现无人机在多种输电线路作业场景中的鲁棒定位，包括断股修复、导线涂覆、防震锤修复、耐张线夹检测以及维护作业等。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及航空飞行器机器人，特别是面向输电线路作业场景的无人机双目视觉定位方法及系统。

技术介绍

1、输电线路作业场景中视觉特征欠佳，但线特征丰富，以及场景中的动态干扰，对基于视觉的定位具有较大的干扰，本专利技术针对输电线路作业场景的这两个特点，利用双目视觉基于视觉同步定位与建图(slam)实现无人机定位。slam技术是指移动机器人在未知环境中，利用视觉传感器信息，创建3d环境地图的同时确定自身在地图中的位置，随着计算机视觉的迅速发展，该技术使用便宜和灵活的视觉传感器在无人机导航中表现出巨大的优势，使得无人机即使在gps拒止环境中，也能实现在多种输电线路作业场景中的鲁棒定位。

2、orb-slam2和lsd-slam等传统视觉slam技术在静态环境且环境特征丰富的假设下表现出出色的定位效果，输电线路作业场景中存在的动态或弱纹理场景，两类场景会造成无人机定位精度差或定位丢失，因此，无人机在输电线路作业场景中的定位仍存在以下问题：动态物体引起的特征漂移导致较大重投影误差；硬件约束和成像原理导致在弱纹理环境中无法提取丰富的特征信息，导致特征跟踪失本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.面向输电线路作业场景的无人机双目视觉定位方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的面向输电线路作业场景的无人机双目视觉定位方法，其特征在于：所述定位方式包括根据动态场景和弱纹理场景对输电线路作业场景进行分析，所述动态场景包括将定位方式进行动态剔除，所述弱纹理场景的定位方式为点线特征融合，所述优化模型包括针对无人机双目视觉中所提取图像中的点线特征，对实际与模型之间的误差进行分析，所述分析包括通过设计定位优化方法来估计无人机位姿，建立无人机位姿优化模型，设计模型中的特征重投影误差，通过Mask R-CNN的动态剔除方法对动态内容进行分割，所述设计模型中的特征重投影误差包...

【技术特征摘要】

1.面向输电线路作业场景的无人机双目视觉定位方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的面向输电线路作业场景的无人机双目视觉定位方法，其特征在于：所述定位方式包括根据动态场景和弱纹理场景对输电线路作业场景进行分析，所述动态场景包括将定位方式进行动态剔除，所述弱纹理场景的定位方式为点线特征融合，所述优化模型包括针对无人机双目视觉中所提取图像中的点线特征，对实际与模型之间的误差进行分析，所述分析包括通过设计定位优化方法来估计无人机位姿，建立无人机位姿优化模型，设计模型中的特征重投影误差，通过mask r-cnn的动态剔除方法对动态内容进行分割，所述设计模型中的特征重投影误差包括如下步骤：

3.如权利要求2所述的面向输电线路作业场景的无人机双目视觉定位方法，其特征在于：所述定位方法包括根据相机参考系和世界参考系得到坐标变换关系，具体步骤如下：

4.如权利要求3所述的面向输电线路作业场景的无人机双目视觉定位方法，其特征在于：所述动态内容剔除包括根据点线特征到平面的投影存在偏差计算得到特征点投影到图像平面的点之间的差异，具体计算公式为：

5.如权利要求4所述的面向输电线路作业场景的无人机双目视觉定位方法，其特征在于：所述利用位姿优化技术对定位方法进行优化包括将过滤掉的特征通过局部位姿和全局位姿对无人机位姿和关键帧之间的变换关系矩阵进行集...

【专利技术属性】
技术研发人员：李泰霖，卓浩泽，蒋圣超，欧发斌，祝文姬，王斌，纪硕磊，杨欣，薛八阳，杨忠，裴云庆，
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：