一种基于无人机集群的地图分类融合方法技术

本发明专利技术公开了一种基于无人机集群的地图分类融合方法，包括以下内容：步骤1、结合无人机当前位置、无人机当前姿态以及无人机采集的子地图特征点，据预设的相似聚类的分类规则，将所有的子地图分类并得到多个子地图类；步骤2、类内融合：将每个所述子地图类内的所有子地图进行融合，对应得到每个所述子地图类的融合子地图；对每个所述融合子地图分别进行优化，对应得到每个子地图类的整合地图；步骤3、类间融合：运用EPnP算法对不同所述子地图类间的优化后的融合子地图进行再融合，得到整体地图；步骤4、对所述整体地图进行优化，得到最优的整体地图。其解决了现有地图的融合方法成本高，融合过程易出现错误匹配的问题。

【技术实现步骤摘要】

【】本专利技术属于地图融合，具体涉及一种基于无人机集群的地图分类融合方法。

技术介绍

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技术介绍

1、常规无人机群协同地图构建方法中，集中式处理是典型方式。传统无人机集群地图融合方法往往直接对所有无人机拍摄的子地图进行统一融合处理，这种方式需要处理大量的子地图数据以及复杂的相对位姿关系，计算量巨大，对硬件资源要求极高。且存在通信延迟与单点故障风险，在大规模无人机群场景中实时性与可靠性受限。

2、现有常用的随机融合方式由于未考虑无人机之间的位姿差异，可能会将视角差异大、位置不相关的子地图直接进行融合。这种方式不仅需要处理大量的无效匹配和计算，而且容易导致融合失败，出现地图不连贯、不准确等问题。在随机融合场景下，系统需要对所有可能的无人机子地图组合进行融合计算，包括那些差异较大、几乎不可能成功融合的组合。这导致计算过程中存在大量的无效操作和资源浪费，计算速度缓慢。

技术实现思路

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技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种基于无人机集群的地图分类融合方法，以解决现本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于无人机集群的地图分类融合方法，其特征在于，包括以下内容：

2.如权利要求1所述的一种基于无人机集群的地图分类融合方法，其特征在于，所述步骤1中预设的分类规则是：

3.如权利要求2所述的一种基于无人机集群的地图分类融合方法，其特征在于，所述步骤2中，具体方法为：

4.如权利要求2所述的一种基于无人机集群的地图分类融合方法，其特征在于，所述步骤3中，具体方法为：

【技术特征摘要】

1.一种基于无人机集群的地图分类融合方法，其特征在于，包括以下内容：

2.如权利要求1所述的一种基于无人机集群的地图分类融合方法，其特征在于，所述步骤1中预设的分类规则是：

3.如...

【专利技术属性】
技术研发人员：张敏国，余晓京，彭一卜，丁语颀，高天时，田旭，李智宇恒，马世博，陈禹涵，刘洋，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：