一种低空无人机多源融合定位方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113920186A(43)申请公布日2022.01.11(21)申请号202111192432.3G06T7/246(2017.01)(22)申请日2021.10.13G01S19/48(2010.01)(71)申请人中国电子科技集团公司第五十四研究所地址050081河北省石家庄市中山西路589号第五十四所航天信息应用技术重点实验室(72)发明人关俊志耿虎军高峰李晨阳张泽勇王雅涵蔡迎哲柴兴华陈彦桥彭会湘(74)专利代理机构河北东尚律师事务所13124代理人王文庆(51)Int.Cl.G06T7/70(2017.01)G06V10/80(2022.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称一种低空无人机多源融合定位方法(57)摘要本发明公开了一种低空无人机多源融合定位方法，属于无人机自主飞行领域。该方法针对低空无人机的飞行高度等特点，提出了基于单目视觉与卫导、高度计融合的多源定位方法，首先通过无人机的位置变化恢复了单目视觉SLAM的尺度，然后通过将经纬度坐标系转换为东北天坐标系解决了两个坐标系之间的转换问题，成功解决了低空无人机在拒止环境中的自主定位难题。CN113920186ACN113920186A权利要求书1/2页1.一种低空无人机多源融合定位方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)在卫星导航定位正常的情况下，手动操作无人机爬升到不同高度的多个不同位置；(2)机载嵌入式平台启动图像采集程序，并将图像以ROS节点形式发布，地面计算机通过网络与机载嵌入式计算平台连接，实时订阅图像信息，进行SLAM自主定位，并将SLAM定位坐标以ROS节点形式发布；(3)地面计算机同时接收无人机组播的GPS和高度计信息，将经纬度坐标转换为局部笛卡尔坐标，并以ROS节点形式发布；(4)地面计算机的融合程序订阅步骤(2)和(3)中发布的坐标信息，恢复SLAM尺度信息，并计算SLAM定位坐标与局部笛卡尔坐标之间的转换矩阵；(5)利用转换矩阵将步骤(2)发布的SLAM定位坐标转换为局部笛卡尔坐标，并与步骤(3)发布的局部笛卡尔坐标进行信息融合，计算得到融合后的无人机位置。2.根据权利要求1所述的一种低空无人机多源融合定位方法，其特征在于，步骤(2)的具体方式为：(201)启动相机，采集图像，将图像序列以ROS节点形式发布；(202)地面计算机的定位程序订阅图像信息；(203)地面计算机对图像序列进行特征检测，得到特征点的位置信息和描述子信息；(204)利用特征跟踪方法对图像中的特征点进行跟踪，得到同一特征点在不同图像中的坐标；(205)通过多视图几何方法计算不同图像之间的位姿变换；(206)使用光束平差法对无人机位姿进行优化，得到无人机位置为将该位置作为定位结果以ROS节点形式发布。3.根据权利要求2所述的一种低空无人机多源融合定位方法，其特征在于，步骤(3)的具体方式为：(301)地面计算机接收无人机组播的带有时间戳信息的经纬度坐标和高程信息；(302)假设初始时刻的经纬度坐标为(x0，y0)，高度为h0，t时刻的经纬度坐标为(xt，yt)，高度为ht，以初始时刻位置为原点，建立笛卡尔坐标系，即东北天坐标系，在东北天坐标系下，t时刻无人机的坐标为(Xt，Yt，Zt)，地球半径为r，其中：Xt＝πr(xt‑x0)/180Yt＝πrcos(x0π/180)(yt‑y0)/180Zt＝ht‑h0(303)将转换后的坐标(Xt，yt，Zt)以ROS节点形式发布。4.根据权利要求3所述的一种低空无人机多源融合定位方法，其特征在于，步骤(4)的具体方式为：(401)地面计算机的融合程序订阅步骤(2)和(3)中发布的坐标信息，并根据时间戳信息进行同步化；(402)在不同时刻t1，t2，无人机在SLAM坐标系位置分别为和两个位置之间的欧式距离为ds，在东北天坐标系中的位置分别为和距离为d，根据在无人机在两个不同位置之间的距离计算得到SLAM的尺度信息为：2CN113920186A权利要求书2/2页λ＝d/ds通过多组无人机在不同时刻不同位置的坐标求解尺度的均值；(403)令两个坐标之间的转换关系为：其中，R为两个坐标系之间的旋转矩阵，c为平移向量；c和R的求解过程如下：1)无人机在飞行过程中，由不同时刻的pt和生成三维点云，计算两个点云的中心占和然后将两个点云的坐标原点分别移动到点云中心，得到t时刻无人机的大地坐标qt和tSLAM坐标qs：2)联合得通过奇异值分解算法计算得到R；3)计算平移向量3CN113920186A说明书1/5页一种低空无人机多源融合定位方法技术领域[0001]本发明属于无人机自主飞行领域，特别是指一种低空无人机多源融合定位方法。背景技术[0002]随着信