CN104965213A - 一种无人飞行器的定位方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及飞行器技术领域，尤其涉及一种无人飞行器的定位方法及装置。通过无人飞行器上的摄像头获取视频流图像信息，根据解析视频图像信息得到特征点信息以及高度信息和姿态信息，得到飞行器的漂移方向和漂移距离，融合成视频流定位信息，再通过获取卫星定位信号，将卫星定位信号和视频流定位信号进行融合处理后，得到精度的定位信息；本发明提供的定位方法和装置，不仅使无人飞行器克服了民用卫星定位信号精度不足的问题，还使无人飞行器无论是在卫星定位信号差的楼宇、还是在没有卫星定位信号的室内、还是在光线不足的室外，均可以达到优良的定位效果，扩展了无人飞行器的使用范围，提高了操控者的使用体验。

Description

一种无人飞行器的定位方法及装置
技术领域
本发明涉及飞行器技术领域，尤其涉及一种无人飞行器的定位方法及装置。
背景技术
如今，由于各行各业的需求，无人飞行器的运用越来越广泛，随着不断的发展，出现了更多航飞速度更快、飞行高度更高、更加操作灵活、体积更小的无人飞行器。而随着飞行速度及飞行高度的不断增加，加上飞行器本体越来越小，对飞行器本身的性能要求也越来越高，具体的，飞行器飞行速度及高度的提升，将导致飞行器根据操控要求实现悬停的难度提高；小型飞行器在室内或空间较为隐蔽的地方飞行时由于无法实现卫星定位或卫星定位精度差，而无法实现定点悬停的问题，上述问题将导致无人飞行器存在一定的安全隐患，同时对操控者而言，也无法体验到良好的飞行操控效果。
为了更好的适应飞行器的快速发展，技术人员不断的研发解决方法，如专利申请号201310307007.3，名称为《微小型飞行器地面测试姿态记录仪》的发明申请，提供一种飞行器地面试验姿态记录仪，结合多种传感器获得飞行器的原始飞行姿态数据，利用均值滤波方法处理后根据自定义数据格式对飞行姿态数据进行分割和打包，以整数形式发送到上位机进行处理，解算后实现对飞行姿态数据融合，实现快速、实时对飞行姿态的更新，更好的掌握飞行器的飞行姿态。但是，上述方案虽然提供了一种实时更新飞行器飞行姿态信息，但还是无法解决飞行器精确定位的问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种无人飞行器的定位方法及装置，实现对无人飞行器的精确定位。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种无人飞行器的定位方法，包括：
通过无人飞行器上的摄像头实时采集视频流图像信息；
解析所述视频流图像信息，得到特征点信息；
获取无人飞行器的高度信息和姿态信息；
根据所述高度信息、姿态信息和特征点信息，分析得到无人飞行器的漂移方向和漂移距离，所述漂移方向和漂移距离融合成视频流定位信息；
获取无人飞行器的卫星定位信息；
将所述视频流定位信息和卫星定位信息融合处理，获得最终定位信息。
一种无人飞行器的定位装置，包括：摄像头、解析模块、第一获取模块、分析模块、第二获取模块和融合处理模块；
所述摄像头，用于通过无人飞行器上的摄像头实时采集视频流图像信息；
所述解析模块，用于解析所述视频流图像信息，得到特征点信息；
所述第一获取模块，用于获取无人飞行器的高度信息和姿态信息；
所述分析模块，用于根据所述高度信息、姿态信息和特征点信息，分析得到无人飞行器的漂移方向和漂移距离，所述漂移方向和漂移距离融合成视频流定位信息；
所述第二获取模块，用于获取无人飞行器的卫星定位信息；
所述融合处理模块，用于将所述视频流定位信息和卫星定位信息融合处理，获得最终定位信息。
本发明的有益效果在于：通过无人飞行器上的摄像头获取视频流图像信息，根据解析视频图像信息得到特征点信息以及高度信息和姿态信息，得到飞行器的漂移方向和漂移距离，融合成视频流定位信息，再通过获取卫星定位信号，将卫星定位信号和视频流定位信号进行融合处理后，得到精度的定位信息；本发明提供的定位方法及装置，不仅使无人飞行器克服了民用卫星定位信号精度不足的问题，还使无人飞行器无论是在卫星定位信号差的楼宇、还是在没有卫星定位信号的室内、还是在光线不足的室外，均可以达到优良的定位效果，扩展了无人飞行器的使用范围，提高了操控者的使用体验。
附图说明
图1为本发明具体实施方式的一种无人飞行器的定位方法的步骤流程图；
图2为本发明具体实施方式的一种无人飞行器的定位装置的结构示意图；
标号说明：
10、摄像头；20、解析模块；30、第一获取模块；40、分析模块；50、第二获取模块；60、融合处理模块。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
本发明最关键的构思在于：通过无人飞行器上摄像头获取的特征点信息，以及获取高度信息和姿态信息，再结合卫星定位信息获得精确的定位信息。
本发明涉及的技术术语解释：
请参照图1，本发明具体实施方式提供的一种无人飞行器的定位方法，包括：
通过无人飞行器上的摄像头实时采集视频流图像信息；
解析所述视频流图像信息，得到特征点信息；
获取无人飞行器的高度信息和姿态信息；
根据所述高度信息、姿态信息和特征点信息，分析得到无人飞行器的漂移方向和漂移距离，所述漂移方向和漂移距离融合成视频流定位信息；
获取无人飞行器的卫星定位信息；
将所述视频流定位信息和卫星定位信息融合处理，获得最终定位信息。
从上述描述可知，本发明的有益效果在于：通过无人飞行器上的摄像头获取视频流图像信息，根据解析视频图像信息得到特征点信息以及高度信息和姿态信息，得到飞行器的漂移方向和漂移距离，融合成视频流定位信息，再通过获取卫星定位信号，将卫星定位信号和视频流定位信号进行融合处理后，得到精度的定位信息；本发明提供的定位方法，不仅使无人飞行器克服了民用卫星定位信号精度不足的问题，还使无人飞行器无论是在卫星定位信号差的楼宇、还是在没有卫星定位信号的室内、还是在光线不足的室外，均可以达到优良的定位效果，扩展了无人飞行器的使用范围，提高了操控者的使用体验。
进一步的，所述“解析所述视频流图像信息，得到特征点信息”具体为：
自动识别所述视频流图像信息中的特征点；
对所述特征点进行监测，得到特征点的移动方向和移动速度。
需要说明的是，所述特征点可以理解为在图像中，相对图像背景环境比较突出的像素点；在本发明中特征点的识别、检测过程均是全自动实现的，不需要预先设定任何参考物。
进一步的，所述“自动识别所述视频流图像信息中的特征点；对所述特征点进行监测，得到特征点的移动方向和移动速度”具体为：
选取所述视频流图像信息中的一帧图像；识别出本帧图像中两个以上的特征点；
在所述视频流图像信息的每一帧图像中自动识别出所述特征点；
将每一帧图像中的每一个特征点与上一帧图像中相对应的特征点进行比较，得到所述特征点的比较数据；
对所述比较数据进行均值处理，得到特征点的移动方向和移动速度。
需要说明的是，在选取视频流图像信息中的一帧图像后，将自动在该帧图像上识别出一定数量的特征点，之后会在视频流图像信息中的每一帧图像上都识别出上述选取的特定图像中识别出的特征点，通过对同一特征点在每相邻的两帧图像中的移动的距离、方向和时间进行比较，得出一系列的特征点比较数据，通过对这一系列的特征点比较数据进行均值处理，得出特征点的平均移动方向和平均移动速度，即特征点的移动方向和移动速度。
进一步的，所述“将所述视频流定位信息和卫星定位信息融合处理，获得最终定位信息”具体为：
获取卫星定位信息的定位精度；
根据所述定位精度，确定卫星定位信息的融合比例；
根据所述卫星定位信息的融合比例，计算得到所述视频流定位信息的融合比例；
按照卫星定位信息和视频流定位信息的融合比例进行融合处理，获得最终定位信息。
所述卫星定位信息的融合比例与视频流定位信息的融合比例相加为100％。
具体实现过程如下：
获取到卫星定位信息的定位精度为10米；
所述卫星定位信息的融合比例为95％，
根据所述卫星定位信息的融合比例，计算得到所述视频流定位信息的融合比例为5％；(卫星定位信息的融合比例与视频流定位信息的融合比例相加为100％)
根据融合比例为95％的卫星定位信息和融合比例为5％的视频流定位信息进行融合处理，获得最终定位信息。
请参阅图2，一种无人飞行器的定位装置，包括：摄像头10、解析模块20、第一获取模块30、分析模块40、第二获取模块50和融合处理模块60；
所述摄像头10，用于通过无人飞行器上的摄像头实时采集视频流图像信息；
所述解析模块20，用于解析所述视频流图像信息，得到特征点信息；
所述第一获取模块30，用于获取无人飞行器的高度信息和姿态信息；
所述分析模块40，用于根据所述高度信息、姿态信息和特征点信息，分析得到无人飞行器的漂移方向和漂移距离，所述漂移方向和漂移距离融合成视频流定位信息；
所述第二获取模块50，用于获取无人飞行器的卫星定位信息；
所述融合处理模块60，用于将所述视频流定位信息和卫星定位信息融合处理，获得最终定位信息。
从上述描述可知，本发明的有益效果在于：通过无人飞行器上的摄像头获取视频流图像信息，根据解析视频图像信息得到特征点信息以及高度信息和姿态信息，得到飞行器的漂移方向和漂移距离，融合成视频流定位信息，再通过获取卫星定位信号，将卫星定位信号和视频流定位信号进行融合处理后，得到精度的定位信息；本发明提供的定位装置，不仅使无人飞行器克服了民用卫星定位信号精度不足的问题，还使无人飞行器无论是在卫星定位信号差的楼宇、还是在没有卫星定位信号的室内、还是在光线不足的室外，均可以达到优良的定位效果，扩展了无人飞行器的使用范围，提高了操控者的使用体验。
进一步的，所述解析模块包括识别模块和监测模块；
所述识别模块，用于自动识别所述视频流图像信息中的特征点；
所述监测模块，用于对所述特征点进行监测，得到特征点的移动方向和移动速度。
需要说明的是，所述特征点可以理解为在图像中，相对图像背景环境比较突出的像素点；在本发明中特征点的识别、检测过程均是全自动实现的，不需要预先设定任何参考物。
进一步的，所述识别模块包括选取单元、识别单元和比较单元；所述监测模块包括处理单元；
所述选取单元，用于选取所述视频流图像信息中的一帧图像；
所述识别单元，用于识别出本帧图像中两个以上的特征点；
所述比较单元，用于将每一帧图像中的每一个特征点与上一帧图像中相对应的特征点进行比较，得到所述特征点的比较数据；
所述处理单元，用于对所述比较数据进行均值处理，得到特征点的移动方向和移动速度。
需要说明的是，在选取视频流图像信息中的一帧图像后，将自动在该帧图像上识别出一定数量的特征点，之后会在视频流图像信息中的每一帧图像上都识别出上述选取的特定图像中识别出的特征点，通过对同一特征点在每相邻的两帧图像中的移动的距离、方向和时间进行比较，得出一系列的特征点比较数据，通过对这一系列的特征点比较数据进行均值处理，得出特征点的平均移动方向和平均移动速度，即特征点的移动方向和移动速度。
进一步的，所述融合处理模块包括第三获取单元、确定单元、计算单元和融合处理单元；
所述第三获取单元，用于获取卫星定位信息的定位精度；
所述确定单元，用于根据所述定位精度，确定卫星定位信息的融合比例；
所述计算单元，用于根据所述卫星定位信息的融合比例，计算得到所述视频流定位信息的融合比例；
所述融合处理单元，用于按照卫星定位信息和视频流定位信息的融合比例进行融合处理，获得最终定位信息。
所述卫星定位信息的融合比例与视频流定位信息的融合比例相加为100％。
具体实现过程如下：
获取到卫星定位信息的定位精度为10米；
所述卫星定位信息的融合比例为95％，
根据所述卫星定位信息的融合比例，计算得到所述视频流定位信息的融合比例为5％；(卫星定位信息的融合比例与视频流定位信息的融合比例相加为100％)
根据融合比例为95％的卫星定位信息和融合比例为5％的视频流定位信息进行融合处理，获得最终定位信息。
本发明的实施例一为：
本发明提供的一种无人飞行器的定位方法，包括：
首先开启视频流定位系统，具体定位过程如下：
通过无人飞行器上的摄像头实时采集视频流图像信息；
解析所述视频流图像信息，得到特征点信息；所述特征点可以理解为在图像中，相对图像背景环境比较突出的像素点；在本发明中特征点的识别、检测过程均是全自动实现的，不需要预先设定任何参考物；
获取无人飞行器的高度信息和姿态信息；
选取所述视频流图像信息中的一帧图像；识别出本帧图像中两个以上的特征点；
在所述视频流图像信息的每一帧图像中自动识别出所述特征点；
将每一帧图像中的每一个特征点与上一帧图像中相对应的特征点进行比较，得到所述特征点的比较数据；
对所述比较数据进行均值处理，得到特征点的移动方向和移动速度。
启动卫星定位系统，具体卫星定位信息获取如下：
获取到卫星定位信息的定位精度为10米；
所述卫星定位信息的融合比例为95％；
根据所述卫星定位信息的融合比例，计算得到所述视频流定位信息的融合比例为5％；(卫星定位信息的融合比例与视频流定位信息的融合比例相加为100％)
根据融合比例为95％的卫星定位信息和融合比例为5％的视频流定位信息进行融合处理，获得最终定位信息。
需要说明的是，卫星定位信息的不同的定位精度对应卫星定位信息不同的融合比例，通过定位精度可得到对应的融合比例。
例如：
卫星定位精度为±10米，视频流定位精度为±0.5米，正常情况下，二者同时但独立使用，最终定位精度为±10.5米。
采用本发明提供的融合处理方法，最终定位精度为±9.525米。
本发明的定位方法实现更高精度的定位。
综上所述，本发明提供的一种无人飞行器的定位方法及装置，通过无人飞行器上的摄像头获取视频流图像信息，根据解析视频图像信息得到特征点信息以及高度信息和姿态信息，得到飞行器的漂移方向和漂移距离，融合成视频流定位信息，再通过获取卫星定位信号，将卫星定位信号和视频流定位信号进行融合处理后，得到精度的定位信息。
本发明提供的定位方法和装置，不仅使无人飞行器克服了民用卫星定位信号精度不足的问题，还使无人飞行器无论是在卫星定位信号差的楼宇、还是在没有卫星定位信号的室内、还是在光线不足的室外，均可以达到优良的定位效果，扩展了无人飞行器的使用范围。本发明实现了高精度的定位，从而提高了无人飞行器的安全性，结合定点悬停，提升了操控者的使用体验。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种无人飞行器的定位方法，其特征在于，包括：
通过无人飞行器上的摄像头实时采集视频流图像信息；
解析所述视频流图像信息，得到特征点信息；
获取无人飞行器的高度信息和姿态信息；
根据所述高度信息、姿态信息和特征点信息，分析得到无人飞行器的漂移方向和漂移距离，所述漂移方向和漂移距离融合成视频流定位信息；
获取无人飞行器的卫星定位信息；
将所述视频流定位信息和卫星定位信息融合处理，获得最终定位信息。
2.根据权利要求1所述的一种无人飞行器的定位方法，其特征在于，所述“解析所述视频流图像信息，得到特征点信息”具体为：
自动识别所述视频流图像信息中的特征点；
对所述特征点进行监测，得到特征点的移动方向和移动速度。
3.根据权利要求2所述的一种无人飞行器的定位方法，其特征在于，所述“自动识别所述视频流图像信息中的特征点；对所述特征点进行监测，得到特征点的移动方向和移动速度”具体为：
选取所述视频流图像信息中的一帧图像；识别出本帧图像中两个以上的特征点；
在所述视频流图像信息的每一帧图像中自动识别出所述特征点；
将每一帧图像中的每一个特征点与上一帧图像中相对应的特征点进行比较，得到所述特征点的比较数据；
对所述比较数据进行均值处理，得到特征点的移动方向和移动速度。
4.根据权利要求1所述的一种无人飞行器的定位方法，其特征在于，所述“将所述视频流定位信息和卫星定位信息融合处理，获得最终定位信息”具体为：
获取卫星定位信息的定位精度；
根据所述定位精度，确定卫星定位信息的融合比例；
根据所述卫星定位信息的融合比例，计算得到所述视频流定位信息的融合比例；
按照卫星定位信息和视频流定位信息的融合比例进行融合处理，获得最终定位信息。
5.根据权利要求4所述的一种无人飞行器的定位方法，其特征在于，所述卫星定位信息的融合比例与视频流定位信息的融合比例相加为100％。
6.一种无人飞行器的定位装置，其特征在于，包括：摄像头、解析模块、第一获取模块、分析模块、第二获取模块和融合处理模块；
所述摄像头，用于通过无人飞行器上的摄像头实时采集视频流图像信息；
所述解析模块，用于解析所述视频流图像信息，得到特征点信息；
所述第一获取模块，用于获取无人飞行器的高度信息和姿态信息；
所述分析模块，用于根据所述高度信息、姿态信息和特征点信息，分析得到无人飞行器的漂移方向和漂移距离，所述漂移方向和漂移距离融合成视频流定位信息；
所述第二获取模块，用于获取无人飞行器的卫星定位信息；
所述融合处理模块，用于将所述视频流定位信息和卫星定位信息融合处理，获得最终定位信息。
7.根据权利要求6所述的一种无人飞行器的定位装置，其特征在于，所述解析模块包括识别模块和监测模块；
所述识别模块，用于自动识别所述视频流图像信息中的特征点；
所述监测模块，用于对所述特征点进行监测，得到特征点的移动方向和移动速度。
8.根据权利要求7所述的一种无人飞行器的定位装置，其特征在于，所述识别模块包括选取单元、识别单元和比较单元；所述监测模块包括处理单元；
所述选取单元，用于选取所述视频流图像信息中的一帧图像；
所述识别单元，用于识别出本帧图像中两个以上的特征点；
所述比较单元，用于将每一帧图像中的每一个特征点与上一帧图像中相对应的特征点进行比较，得到所述特征点的比较数据；
所述处理单元，用于对所述比较数据进行均值处理，得到特征点的移动方向和移动速度。
9.根据权利要求6所述的一种无人飞行器的定位装置，其特征在于，所述融合处理模块包括第三获取单元、确定单元、计算单元和融合处理单元；
所述第三获取单元，用于获取卫星定位信息的定位精度；
所述确定单元，用于根据所述定位精度，确定卫星定位信息的融合比例；
所述计算单元，用于根据所述卫星定位信息的融合比例，计算得到所述视频流定位信息的融合比例；
所述融合处理单元，用于按照卫星定位信息和视频流定位信息的融合比例进行融合处理，获得最终定位信息。
10.根据权利要求9所述的一种无人飞行器的定位装置，其特征在于，所述卫星定位信息的融合比例与视频流定位信息的融合比例相加为100％。
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