CN102967311A - 基于天空偏振分布模型匹配的导航定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于天空偏振分布模型匹配的导航定位方法，包括：以移动机器人正方向为0度参考方向，以移动机器人正方向为0度参考方向，采用偏振相机对移动机器人正上方的天空进行实时拍摄，经计算合成获取实时天空偏振分布伪色彩图像；对天空偏振分布伪色彩图像进行局部特征建模；对天空偏振分布伪色彩图像的局部特征进行稳定特征点的提取、特征匹配，获得天空偏振分布模型图之间的仿射变换关系；计算移动机器人的位置和航向。本发明无需获取到全天空的偏振分布；利用天空偏振分布的局部特征信息，使得从天空偏振分布中不仅能获取到移动机器人的航向，同时也能获取到移动机器人的位置；无需依赖先验知识，其环境自适应性及准确性更好。

Description

基于天空偏振分布模型匹配的导航定位方法

技术领域

本发明涉及导航定位领域，尤其是一种基于天空偏振分布模型匹配的导航定位方法。

背景技术

科研人员从蚂蚁、蜜蜂等动物利用偏振光定向的本领中得到启发，对大气层内偏振模式、基于偏振的导航方法等方面开展广泛深入的研究，已经将利用偏振光进行仿生导航的方法应用于移动机器人、船舶、飞行器等大气层内的各种运动物体。

目前国内外对天空偏振分布模式和导航方法的研究，主要是利用传感器感知到天空偏振度和偏振角的分布信息信息，进而提取出其全局特征，即太阳子午线或者最大偏振度线，进而感知到其自身与太阳子午线或者最大偏振度线之间的夹角，从而根据《航海天文历》就可以获取到自身的航向信息，再借助于其他辅助手段就能完成对移动机器人的导航和定位。如图1所示的全天空偏振分布模型图，从太阳点11到反太阳点22天空偏振度具有梯度分布的特点，距离太阳点与反太阳点90度角距的弧线为最大偏振度线，天空偏振度分布关于最大偏振度线呈对称分布，连接太阳点与反太阳点过天顶的弧线为太阳子午线，所谓天顶为移动机器人正上方的天空，当偏振相机正对天空时，天空偏振分布模式图的中心位置即对应天顶。对于现有的基于天空偏振分布的导航定位研究主要存在三个缺点：

第一，太阳子午线和最大偏振度线是天空偏振分布的全局特征，即只有获取到完整的全天空偏振分布，才能获取到这种特征。尤其是最大偏振度线必须获取到完整的全天空偏振分布，才能找出偏振度分布中偏振度最大的线，即最大偏振度线，而太阳子午线是过太阳和观测者天顶的线，尽管可以通过观察天空正上方的局部偏振角分布获得，然而为了保证足够的精度，也需要尽量的获取全天空的偏振分布，这是因为天空偏振分布存在着大量的不规则区域，只根据某些局部的天空偏振分布无法获得精确的太阳子午线。

第二，现有对天空偏振分布的信息利用的不够深入，只能获取到移动机器人的航向信息，而对于天空偏振分布中大量的局部特征没有充分利用。因此现有的基于天空偏振分布的定位都需要依赖其他的辅助信息，如车辆的轮速信息等。

第三，现有的从天空偏振分布中获取航向信息的技术也有待于改进。目前基于天空偏振分布的导航研究中，其航向信息的获取需要通过查表获得，如通过《航海天文历》查询太阳的赤经和赤纬等。这种定位手段的精度依赖于基准表的绘制精度，需要先验知识。同时现有的这种查表方法，其使用的表是通过多年的观测结果绘制的，环境自适应性和准确性比较差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种无需获取全天空的偏振分布情况、无需借助其他辅助信息、环境自适应性和准确性更好的基于天空偏振分布模型匹配的导航定位方法，该方法包括下列顺序的步骤：

（1）以移动机器人正方向为0度参考方向，采用偏振相机对移动机器人正上方的天空进行实时拍摄，经计算合成获取实时天空偏振分布伪色彩图像；

（2）对天空偏振分布伪色彩图像进行局部特征建模；

（3）对天空偏振分布伪色彩图像的局部特征进行稳定特征点的提取、特征匹配，获得天空偏振分布模型图之间的仿射变换关系；

（4）根据天空偏振分布模型图之间的仿射变换关系，计算移动机器人的位置和航向。

以移动机器人正方向为0度参考方向，采用偏振方向分别为0度、45度和90度的三个偏振相机对移动机器人正上方的天空进行实时拍摄，根据三个偏振相机拍摄的图像，计算出移动机器人正上方天空的天空偏振度分布和天空偏振角分布；根据所述天空偏振度分布和天空偏振角分布创建天空偏振度分布伪色彩图像和天空偏振角分布伪色彩图像；将天空偏振度分布伪色彩图像与天空偏振角分布伪色彩图像进行合成，得到实时天空偏振分布伪色彩图像。

所述偏振相机是在镜头前加装偏振片的相机，所述偏振方向指偏振片的偏振化方向。

利用图像边缘提取方法对获取的实时天空偏振分布伪色彩图像进行边缘提取，得到天空偏振分布局部特征初图，通过选择性注意方法和稀疏化处理方法对天空偏振分布局部特征初图进行处理，得到天空偏振分布模式图，完成天空偏振分布伪色彩图像的局部特征建模。

所述局部特征是指具有区域性分布差异的稳定特征。

采用SIFT算法对实时天空偏振分布伪色彩图像的局部特征进行稳定特征点的提取，然后对所述稳定特征点进行特征匹配，获取当前时刻天空偏振分布模式图和上一个时刻天空偏振分布模式图之间的仿射变换关系。

通过SIFT算法提取出稳定特征点A，所述稳定特征点A在前一时刻获取的天空偏振分布模式图中的坐标为A(x₁,y₁)，在当前时刻获取的天空偏振分布模式图中相匹配的坐标为A(x₂,y₂)，则前一时刻获取的天空偏振分布模式图与当前时刻获取的天空偏振分布模式图之间的仿射变换关系由式(1)表示：

式(1)中，

t_x，t_y表征当前时刻天空偏振分布模式图与前一时刻天空偏振分布模式图之间的仿射变换关系，其中

表示仿射变换的旋转角度，t_x表示仿射变换的横向位移，t_y表示仿射变换的纵向位移。

移动机器人的位置和航向以GPS坐标系进行定义，移动机器人在GPS坐标系中的位置和航向用(La,Lo,θ)表示，其中La为移动机器人所在位置的纬度，Lo为移动机器人所在位置的经度，θ为移动机器人的航向，所述航向以正北方向为0度方向、以逆时针为正；

假设上一时刻移动机器人在GPS坐标系中的位置和航向为(La₀,Lo₀,θ₀)，其中La₀为移动机器人上一时刻所在位置的纬度，Lo₀为移动机器人上一时刻所在位置的经度，θ₀为移动机器人上一时刻所在位置的GPS航向；上一时刻天空偏振分布模式图与当前时刻天空偏振分布模式图之间的仿射变换关系为

t_x,t_y)，由公式(2)求解出移动机器人当前时刻的位置和航向(La₁,Lo₁,θ₁)：

其中La₁为移动机器人当前时刻所在位置的纬度，Lo₁为移动机器人当前时刻所在位置的经度，θ₁为移动机器人当前时刻所在位置的GPS航向，其中

$R=s\·\left[\begin{array}{ccc}\cos \mathrm{\γ}& -\sin \mathrm{\γ}& 0\\ \sin \mathrm{\γ}& \cos \mathrm{\γ}& 0\\ 0& 0& r_{33}\end{array}\right]$

R阵为天空偏振分布模式图坐标系与GPS坐标系之间的迁移矩阵，具有三个自由度的可调参数(s,γ,r₃₃)，这三个参数可由标定实验得出，当获取到R阵之后，通过将天空偏振分布模式图的匹配结果直接转换为移动机器人的位置和航向信息，实现基于天空偏振分布模型匹配的移动机器人导航定位。

由上述技术方案可知，本发明只关注于天空偏振分布的局部特征，通过天空偏振分布的局部特征进行定位，因此无需获取到全天空的偏振分布；利用天空偏振分布的局部特征信息，使得从天空偏振分布中不仅能获取到移动机器人的航向，同时也能获取到移动机器人的位置；无需依赖先验知识，只需要实时获取到天空偏振分布的数据就能进行自主导航定位，因此无需查表，其环境自适应性及准确性更好。

附图说明

图1是全天空偏振分布模型图；

图2是本发明的工作流程图；

图3是本发明中天空偏振分布伪色彩图像的获取流程图；

图4为本发明中天空偏振分布局部特征建模的流程图；

图5为本发明中天空偏振分布模式图的特征提取和特征匹配流程图；

图6为本发明中移动机器人与观测区域示意图。

具体实施方式

一种基于天空偏振分布模型匹配的导航定位方法,该方法包括：（1）以移动机器人正方向为0度参考方向，采用偏振相机对移动机器人正上方的天空进行实时拍摄，经计算合成获取实时天空偏振分布伪色彩图像；（2）对天空偏振分布伪色彩图像进行局部特征建模；（3）对天空偏振分布伪色彩图像的局部特征进行稳定特征点的提取、特征匹配，获得天空偏振分布模型图之间的仿射变换关系；（4）根据天空偏振分布模型图之间的仿射变换关系，计算移动机器人的位置和航向。如图2所示。

如图3所示，第一步，以移动机器人正方向为0度参考方向，采用偏振方向分别为0度、45度和90度的三个偏振相机对移动机器人正上方的天空进行实时拍摄，也可以选取0度、60度、120度的偏振相机，同样可以获取天空偏振信息。根据三个偏振相机拍摄的图像，计算出移动机器人正上方天空的天空偏振度分布和天空偏振角分布；根据所述天空偏振度分布和天空偏振角分布创建天空偏振度分布伪色彩图像和天空偏振角分布伪色彩图像；将天空偏振度分布伪色彩图像与天空偏振角分布伪色彩图像进行合成，得到实时天空偏振分布伪色彩图像。所述偏振相机是在镜头前加装偏振片的相机，所述偏振方向指偏振片的偏振化方向。

如图4所示，第二步，利用图像边缘提取方法对获取的实时天空偏振分布伪色彩图像进行边缘提取，得到天空偏振分布局部特征初图，通过选择性注意方法和稀疏化处理方法对天空偏振分布局部特征初图进行处理，得到天空偏振分布模式图，完成天空偏振分布伪色彩图像的局部特征建模。所述局部特征是指具有区域性分布差异的稳定特征。

如图5所示，第三步，采用SIFT算法对实时天空偏振分布伪色彩图像的局部特征进行稳定特征点的提取，然后对所述稳定特征点进行特征匹配，获取当前时刻天空偏振分布模式图和上一个时刻天空偏振分布模式图之间的仿射变换关系。假设，通过SIFT算法提取出稳定特征点A，所述稳定特征点A在前一时刻获取的天空偏振分布模式图中的坐标为A(x₁,y₁)，在当前时刻获取的天空偏振分布模式图中相匹配的坐标为A(x₂,y₂)，则前一时刻获取的天空偏振分布模式图与当前时刻获取的天空偏振分布模式图之间的仿射变换关系由式(1)表示：

式(1)中，

t_x，t_y表征当前时刻天空偏振分布模式图与前一时刻天空偏振分布模式图之间的仿射变换关系，其中

表示仿射变换的旋转角度，t_x表示仿射变换的横向位移，t_y表示仿射变换的纵向位移。通过式(1)计算得到

t_x以及t_y的大小。

如图6所示，在图6中，1为地球，2为天空，3为天空观测区域，4为地面观测点。第四步，移动机器人的位置和航向以GPS坐标系进行定义，移动机器人在GPS坐标系中的位置和航向用(La,Lo,θ)表示，其中La为移动机器人所在位置的纬度，Lo为移动机器人所在位置的经度，θ为移动机器人的航向，所述航向以正北方向为0度方向、以逆时针为正；

假设上一时刻移动机器人在GPS坐标系中的位置和航向为(La₀,Lo₀,θ₀)，其中La₀为移动机器人上一时刻所在位置的纬度，Lo₀为移动机器人上一时刻所在位置的经度，θ₀为移动机器人上一时刻所在位置的GPS航向；上一时刻天空偏振分布模式图与当前时刻天空偏振分布模式图之间的仿射变换关系为t_x,t_y)，由公式(2)求解出移动机器人当前时刻的位置和航向(La₁,Lo₁,θ₁)：

其中La₁为移动机器人当前时刻所在位置的纬度，Lo₁为移动机器人当前时刻所在位置的经度，θ₁为移动机器人当前时刻所在位置的GPS航向，其中

$R=s\·\left[\begin{array}{ccc}\cos \mathrm{\γ}& -\sin \mathrm{\γ}& 0\\ \sin \mathrm{\γ}& \cos \mathrm{\γ}& 0\\ 0& 0& r_{33}\end{array}\right]$

R阵为天空偏振分布模式图坐标系与GPS坐标系之间的迁移矩阵，具有三个自由度的可调参数(s,γ,r₃₃)，这三个参数可由标定实验得出，当获取到R阵之后，通过将天空偏振分布模式图的匹配结果直接转换为移动机器人的位置和航向信息，实现基于天空偏振分布模型匹配的移动机器人导航定位。

综上所述，本发明只关注于天空偏振分布的局部特征，通过天空偏振分布的局部特征进行定位，因此无需获取到全天空的偏振分布；利用天空偏振分布的局部特征信息，使得从天空偏振分布中不仅能获取到移动机器人的航向，同时也能获取到移动机器人的位置；无需依赖先验知识，只需要实时获取到天空偏振分布的数据就能进行自主导航定位，因此无需查表，其环境自适应性及准确性更好。

Claims (8)

1.一种基于天空偏振分布模型匹配的导航定位方法，该方法包括下列顺序的步骤：

（1）以移动机器人正方向为0度参考方向，采用偏振相机对移动机器人正上方的天空进行实时拍摄，经计算合成获取实时天空偏振分布伪色彩图像；

（2）对天空偏振分布伪色彩图像进行局部特征建模；

（3）对天空偏振分布伪色彩图像的局部特征进行稳定特征点的提取、特征匹配，获得天空偏振分布模型图之间的仿射变换关系；

（4）根据天空偏振分布模型图之间的仿射变换关系，计算移动机器人的位置和航向。

2.根据权利要求1所述的基于天空偏振分布模型匹配的导航定位方法，其特征在于：以移动机器人正方向为0度参考方向，采用偏振方向分别为0度、45度和90度的三个偏振相机对移动机器人正上方的天空进行实时拍摄，根据三个偏振相机拍摄的图像，计算出移动机器人正上方天空的天空偏振度分布和天空偏振角分布；根据所述天空偏振度分布和天空偏振角分布创建天空偏振度分布伪色彩图像和天空偏振角分布伪色彩图像；将天空偏振度分布伪色彩图像与天空偏振角分布伪色彩图像进行合成，得到实时天空偏振分布伪色彩图像。

3.根据权利要求2所述的基于天空偏振分布模型匹配的导航定位方法，其特征在于：所述偏振相机是在镜头前加装偏振片的相机，所述偏振方向指偏振片的偏振化方向。

4.根据权利要求1所述的基于天空偏振分布模型匹配的导航定位方法，其特征在于：利用图像边缘提取方法对获取的实时天空偏振分布伪色彩图像进行边缘提取，得到天空偏振分布局部特征初图，通过选择性注意方法和稀疏化处理方法对天空偏振分布局部特征初图进行处理，得到天空偏振分布模式图，完成天空偏振分布伪色彩图像的局部特征建模。

5.根据权利要求1所述的基于天空偏振分布模型匹配的导航定位方法，其特征在于：所述局部特征是指具有区域性分布差异的稳定特征。

6.根据权利要求1所述的基于天空偏振分布模型匹配的导航定位方法，其特征在于：采用SIFT算法对实时天空偏振分布伪色彩图像的局部特征进行稳定特征点的提取，然后对所述稳定特征点进行特征匹配，获取当前时刻天空偏振分布模式图和上一个时刻天空偏振分布模式图之间的仿射变换关系。

7.根据权利要求6所述的基于天空偏振分布模型匹配的导航定位方法，其特征在于：通过SIFT算法提取出稳定特征点A，所述稳定特征点A在前一时刻获取的天空偏振分布模式图中的坐标为A(x₁,y₁)，在当前时刻获取的天空偏振分布模式图中相匹配的坐标为A(x₂,y₂)，则前一时刻获取的天空偏振分布模式图与当前时刻获取的天空偏振分布模式图之间的仿射变换关系由式(1)表示：

式(1)中，

t_x，t_y表征当前时刻天空偏振分布模式图与前一时刻天空偏振分布模式图之间的仿射变换关系，其中

表示仿射变换的旋转角度，t_x表示仿射变换的横向位移，t_y表示仿射变换的纵向位移。

8.根据权利要求7所述的基于天空偏振分布模型匹配的导航定位方法，其特征在于：移动机器人的位置和航向以GPS坐标系进行定义，移动机器人在GPS坐标系中的位置和航向用(La,Lo,θ)表示，其中La为移动机器人所在位置的纬度，Lo为移动机器人所在位置的经度，θ为移动机器人的航向，所述航向以正北方向为0度方向、以逆时针为正；

假设上一时刻移动机器人在GPS坐标系中的位置和航向为(La₀,Lo₀,θ₀)，其中La₀为移动机器人上一时刻所在位置的纬度，Lo₀为移动机器人上一时刻所在位置的经度，θ₀为移动机器人上一时刻所在位置的GPS航向；上一时刻天空偏振分布模式图与当前时刻天空偏振分布模式图之间的仿射变换关系为t_x,t_y)，由公式(2)求解出移动机器人当前时刻的位置和航向(La₁,Lo₁,θ₁)：

其中La₁为移动机器人当前时刻所在位置的纬度，Lo₁为移动机器人当前时刻所在位置的经度，θ₁为移动机器人当前时刻所在位置的GPS航向，其中

$R=s\·\left[\begin{array}{ccc}\cos \mathrm{\γ}& -\sin \mathrm{\γ}& 0\\ \sin \mathrm{\γ}& \cos \mathrm{\γ}& 0\\ 0& 0& r_{33}\end{array}\right]$

R阵为天空偏振分布模式图坐标系与GPS坐标系之间的迁移矩阵，具有三个自由度的可调参数(s,γ，r₃₃)，这三个参数可由标定实验得出，当获取到R阵之后，通过将天空偏振分布模式图的匹配结果直接转换为移动机器人的位置和航向信息，实现基于天空偏振分布模型匹配的移动机器人导航定位。

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