CN107478220A - 无人机室内导航方法、装置、无人机及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明适用计算机技术领域，提供了一种无人机室内导航方法、装置、无人机及存储介质，该方法包括：通过无人机上设置的单目摄像头对当前场景进行拍摄，以得到对应的场景图像，并通过无人机上设置的惯性测量单元获取无人机的惯性测量数据，对每帧场景图像进行特征检测和特征跟踪，对惯性测量数据进行预处理，将跟踪的场景图像特征与预处理后的惯性测量数据进行结合，生成融合数据，对每帧数据进行非线性优化，根据融合数据和非线性优化后的每帧场景图像，对无人机状态进行闭环检测和姿态图优化，以对无人机进行导航，从而实现了无人机在GPS信号弱或无GPS信号的室内环境下的自动导航，有效地降低了无人机导航的成本，提高了无人机导航的精度和效率。

Description

无人机室内导航方法、装置、无人机及存储介质

技术领域

本发明属于无人机导航技术领域，尤其涉及一种无人机室内导航方法、装置、无人机及存储介质。

背景技术

随着嵌入式技术、传感器信息融合以及导航与控制等理论的完善，四旋翼无人机得到了迅速的发展。四旋翼无人机重量轻、载荷较小、续航能力较差，虽然得益于体积优势，能够在狭小空间飞行，但整体结构及性能也决定了它只能在低空、短航情况下工作，如峡谷、室内、树林等较为封闭的环境。在这类环境下，全球定位系统(GPS)信号一般较弱，还可能由于房屋结构之类的原因完全接收不到GPS信号。可见，无人机在无GPS的环境中的导航是一个亟待解决的问题。

基于单目视觉的无人机室内导航技术由于研究成本较低、传感器简单，被广泛应用，然而，单一的单目视觉传感器没有办法获取图像深度信息，也就没有办法获得无人机的运动轨迹和地图的真实大小。常见的基于单目视觉的室内导航，一般会采用单目摄像机结合激光雷达的方式，激光雷达成本较高，并不能普遍使用，单纯的视觉导航也难以建立完整的场景模型，导航精度有限。而单目视觉结合超声波传感器，虽然在成本方面相对低廉，但存在较大的误差，无法满足室内高精度的导航要求。

相对单目而言，双目相机可以通过两个相机之间的基线，估计空间点的位置，双目可以在运动时估计深度，甚至可以在静止时估计，避免可单目的许多麻烦。但是，双目的问题在于双目相机的配置与标定较为复杂，深度量程也受双目的基线与分辨率限制，此外，通过双目图像计算距离，是一件非常消耗计算量的事情。

利用深度相机进行无人机室内导航是一种新兴技术，它的最大特点是可以通过结构光或飞行时间(Time-of-Flight)原理，直接测出图像中各像素离相机的距离，因此，它比传统相机能够提供更丰富的信息，不必像单目或双目那样费力的计算深度，然而，深度相机对环境的要求比较高，在昏暗的环境下以及特征不明显的情况下并不适用，且成本较高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种无人机室内导航方法、装置、无人机及存储介质，旨在解决由于现有技术无法中在GPS信号弱或无GPS信号的室内环境中，无人机自主导航的精度和效率不高的问题。

一方面，本发明提供了一种无人机室内导航方法，所述方法包括下述步骤：

通过无人机上设置的单目摄像头对当前场景进行拍摄，以得到对应的场景图像，并通过所述无人机上设置的惯性测量单元获取所述无人机的惯性测量数据；

对所述每帧场景图像进行特征检测和特征跟踪，获得场景图像特征，对所述惯性测量数据进行预处理；

将所述跟踪的场景图像特征与所述预处理后的惯性测量数据进行融合，生成融合数据；

对所述每帧场景图像进行非线性优化，根据所述融合数据和所述非线性优化后的每帧场景图像，对无人机状态进行闭环检测和姿态图优化，以对所述无人机进行导航。

另一方面，本发明提供了一种无人机室内导航装置，所述装置包括：

数据获取单元，用于通过无人机上设置的单目摄像头对当前场景进行拍摄，以得到对应的场景图像，并通过所述无人机上设置的惯性测量单元获取所述无人机的惯性测量数据；

预处理单元，用于对所述每帧场景图像进行特征检测和特征跟踪，获得场景图像特征，对所述惯性测量数据进行预处理；

数据融合单元，用于将所述跟踪的场景图像特征与所述预处理后的惯性测量数据进行融合，生成融合数据；以及

优化导航单元，用于对所述每帧场景图像进行非线性优化，根据所述融合数据和所述非线性优化后的每帧场景图像，对无人机状态进行闭环检测和姿态图优化，以对所述无人机进行导航。

另一方面，本发明还提供了一种无人机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述一种无人机室内导航方法所述的步骤。

另一方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述一种无人机室内导航方法所述的步骤。

本发明通过无人机上设置的单目摄像头对当前场景进行拍摄，得到场景图像，通过无人机上设置的惯性测量单元获取无人机的惯性测量数据，对每帧场景图像进行特征的检测和跟踪，对惯性测量数据进行预处理，将跟踪得到的场景图像特征与惯性测量数据进行融合，生成融合数据，根据融合数据和非线性优化后的每帧场景图像，对无人机状态进行闭环检测和姿态图优化，以对无人机进行室内导航，从而通过单目摄像机和惯性测量单元的结合，实现了无人机在GPS信号弱或无GPS信号的室内环境下的自动导航，有效地提高了导航的精度、降低了导航的计算量，有效地提高了无人机室内导航的效率，另一方面，单目摄像机和惯性测量单元体积小、重量较为轻便、且安装方便简单，可有效降低导航成本。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的无人机室内导航方法的实现流程图；

图2是本发明实施例二提供的无人机室内导航装置的结构示意图；

图3是本发明实施例二提供的无人机室内导航装置的优选结构示意图；以及

图4是本发明实施例三提供的无人机的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述：

实施例一：

图1示出了本发明实施例一提供的无人机室内导航方法的实现流程，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：

在步骤S101中，通过无人机上设置的单目摄像头对当前场景进行拍摄，以得到对应的场景图像，并通过无人机上设置的惯性测量单元获取无人机的惯性测量数据。

在本发明实施例中，在无人机上设置的视觉传感器为单目摄像头，除视觉传感器外，在无人机上另设了用来对无人机进行惯性测量的惯性测量单元(IMU，Inertialmeasurement unit)，可测量得到无人机的惯性测量数据，本发明实施例通过单目摄像头与惯性测量单元相结合的方式，实现无人机在全球定位信号(GPS)弱或无法接受到GPS信号的室内环境下的自主导航。其中，惯性测量数据可包括加速度计数据、陀螺仪数据和磁力计数据等。

在步骤S102中，将每帧场景图像进行特征检测和特征跟踪，获得场景图像特征，对惯性测量数据进行预处理。

在本发明实施例中，检测并跟踪每帧场景图像的特征，具体地，可通过KTL(Kanade-Lucas-Tomasi Tracking)稀疏光流算法检测并跟踪场景图像的角点特征。在对惯性测量数据进行预处理时，将每对相邻的两帧场景图像间连续的惯性测量数据进行预积分，预积分后可获得无人机当前位姿、瞬时速度等，从而通过将相邻两帧场景图像间连续的惯性测量数据积分为常量，有效地避免对惯性测量数据进行重复积分。

在步骤S103中，将跟踪的场景图像特征与预处理后的惯性测量数据进行融合，生成融合数据。

在本发明实施例中，可通过预设的松耦合传感器融合方式，将每帧场景图像的场景图像特征与预处理后的惯性测量数据进行融合，具体地，可通过扩展卡尔曼滤波器实现每帧场景图像的场景图像特征与惯性测量数据的融合，生成融合数据。其中，融合数据可包括姿态、速度、重力矢量、陀螺仪偏差以及3D特征位置。

优选地，在将场景图像特征与预处理后的惯性测量数据进行融合后，计算每帧场景图像中场景图像特征的平均视差，从中选取平均视差超过预设视差阈值的场景图像，将选取的场景图像设置为关键帧，检测每对相邻关键帧之间的对应关系，当该对应关系满足预设的旋转条件时，恢复每对相邻关键帧之间的相对旋转，从而在场景图像中选取关键帧，并对关键帧之间的位置进行恢复，有效地提高了后续无人机导航的精度。具体地，在检测当前关键帧与当前关键帧的前一帧之间的对应关系时，可检测前一帧中跟踪的特征数量是否超过了预设数量阈值，当超过时，计算前一帧与当前关键帧的平均视差之差是否大于预设像素值，当大于时，可认为当前关键帧与前一帧满足预设的旋转条件，可通过预设的五点法恢复当前关键帧与前一帧之间的相对旋转。

在步骤S104中，对每帧场景图像进行非线性优化，根据融合数据和非线性优化后的每帧场景图像，对无人机状态进行闭环检测和姿态图优化，以对无人机进行导航。

在本发明实施例中，可通过预设的RANSAC随机采样一致性算法，对每帧场景图像进行非线性优化，以对每帧场景图像中错误的特征点匹配进行滤除，排除每帧场景图像的场景图像特征中的异常点。其中，RANSAC随机采样一致性算法处理的特征点集合可通过对场景图像中的特征进行前后双向追踪得到。

优选地，在对每帧场景图像进行特征点误匹配去除后，通过预设的滑动窗口检测算法，对每帧场景图像的视觉信息进行优化，以进一步地去除场景图像噪声、降低特征跟踪误差。

在本发明实施例中，通过预设的闭环检测和姿态图优化方式对融合数据、非线性优化后的场景图像进行处理，以对无人机当前状态进行估计，得到无人机当前状态的均值和不确定性，从而对无人机进行室内导航。

在本发明实施例中，在通过预设的闭环检测对非线性优化后的场景图像进行处理的过程中，从所有非线性优化后的场景图像中选取关键帧，由这些关键帧组合成关键帧数据，检测关键帧数据集中每对相邻关键帧的相似度，从中获取相似度满足预设的闭环条件的相邻关键帧，对这些满足闭环条件的关键帧进行相似变换的计算、闭环融合和姿态图优化，从而减少关键帧中的累积误差。其中，当相邻关键帧之间的相似点超过预设的相似点数量阈值时，可认为相邻关键帧满足闭环条件。

在本发明实施例中，在通过姿态图优化方式对融合数据、非线性优化后的场景图像进行处理的过程中，可采用局部优化、全局优化等方式实现姿态图优化过程，得到无人机当前状态的均值和不确定性。

在本发明实施例中，通过无人机上单目摄像头拍摄场景图像，并通过无人机上惯性测量单元获得惯性测量数据，对帧场景图像进行特征的检测和跟踪，对惯性测量数据进行预处理，将跟踪得到的场景图像特征与惯性测量数据进行融合，生成融合数据，根据融合数据和非线性优化后的每帧场景图像，对无人机状态进行闭环检测和姿态图优化，以对无人机进行室内导航，从而通过非线性优化、闭环检测、姿态图优化等有效地提高了导航的精度、降低了导航的计算量，有效地提高了无人机室内导航的效率。另外，本发实施例通过单目摄像机和惯性测量单元的结合，实现了无人机在GPS信号弱或无GPS信号的室内环境下的自动导航，单目摄像机和惯性测量单元体积小、重量较为轻便、且安装方便简单，可有效降低导航成本。

实施例二：

图2示出了本发明实施例二提供的无人机室内导航装置的结构，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，其中包括：

数据获取单元21，用于通过无人机上设置的单目摄像头对当前场景进行拍摄，以得到对应的场景图像，并通过无人机上设置的惯性测量单元获取无人机的惯性测量数据。

在本发明实施例中，在无人机上设置的视觉传感器为单目摄像头，除视觉传感器外，在无人机上另设了用来对无人机进行惯性测量的惯性侧脸单元，可测量得到无人机的惯性测量数据，本发明实施例通过单目摄像头与惯性测量单元相结合的方式，实现无人机在全球定位信号(GPS)弱或无法接受到GPS信号的室内环境下的自主导航。其中，惯性测量数据可包括加速度计数据、陀螺仪数据和磁力计数据等。

预处理单元22，用于对每帧场景图像进行特征检测和特征跟踪，获得场景图像特征，对惯性测量数据进行预处理。

在本发明实施例中，检测并跟踪每帧场景图像的特征，具体地，可通过KTL(Kanade-Lucas-Tomasi Tracking)稀疏光流算法检测并跟踪场景图像的角点特征。在对惯性测量数据进行预处理时，将每对相邻的两帧场景图像间连续的惯性测量数据进行预积分，预积分后可获得无人机当前位姿、瞬时速度等，从而通过将相邻两帧场景图像间连续的惯性测量数据积分为常量，有效地避免对惯性测量数据进行重复积分。

数据融合单元23，用于将跟踪的场景图像特征与预处理后的惯性测量数据进行融合，生成融合数据。

在本发明实施例中，可通过预设的松耦合传感器融合方式，将每帧场景图像的场景图像特征与预处理后的惯性测量数据进行融合，具体地，可通过扩展卡尔曼滤波器实现每帧场景图像的场景图像特征与惯性测量数据的融合，生成融合数据。其中，融合数据可包括姿态、速度、重力矢量、陀螺仪偏差以及3D特征位置。

优化导航单元24，用于对每帧场景图像进行非线性优化，根据融合数据和非线性优化后的每帧场景图像，对无人机状态进行闭环检测和姿态图优化，以对无人机进行导航。

在本发明实施例中，可通过预设的RANSAC随机采样一致性算法，对每帧场景图像进行非线性优化，以对每帧场景图像中错误的特征点匹配进行滤除，排除每帧场景图像的场景图像特征中的异常点。其中，RANSAC随机采样一致性算法处理的特征点集合可通过对场景图像中的特征进行前后双向追踪得到。优选地，在对每帧场景图像进行特征点误匹配去除后，通过预设的滑动窗口检测算法，对每帧场景图像的视觉信息进行优化，以进一步地去除场景图像噪声、降低特征跟踪误差。

在本发明实施例中，通过预设的闭环检测和姿态图优化方式对融合数据、非线性优化后的场景图像进行处理，以对无人机当前状态进行估计，得到无人机当前状态的均值和不确定性，从而对无人机进行室内导航。

在本发明实施例中，在通过预设的闭环检测对非线性优化后的场景图像进行处理的过程中，从所有非线性优化后的场景图像中选取关键帧，由这些关键帧组合成关键帧数据，检测关键帧数据集中每对相邻关键帧的相似度，从中获取相似度满足预设的闭环条件的相邻关键帧，对这些满足闭环条件的关键帧进行相似变换的计算、闭环融合和姿态图优化，从而减少关键帧中的累积误差。

在本发明实施例中，通过预设的闭环检测和姿态图优化方式对融合数据、非线性优化后的场景图像进行处理，以对无人机当前状态进行估计，得到无人机当前状态的均值和不确定性，从而对无人机进行室内导航。

优选地，如图3所示，无人机室内导航装置还包括关键帧查找单元34和图像旋转单元35，其中：

关键帧查找单元34，用于在每帧场景图像中查找场景图像特征的平均视差超过预设视差阈值的场景图像，将场景图像特征的平均视差超过视差阈值的场景图像设置为关键帧。

图像帧旋转单元35，用于检测每对相邻关键帧之间的对应关系，当对应关系满足预设的旋转条件时，恢复每对关键帧之间的相对旋转。

在本发明实施例中，在将场景图像特征与预处理后的惯性测量数据进行融合后，计算每帧场景图像中场景图像特征的平均视差，从中选取平均视差超过预设视差阈值的场景图像，将选取的场景图像设置为关键帧，检测每对相邻关键帧之间的对应关系，当该对应关系满足预设的旋转条件时，恢复每对相邻关键帧之间的相对旋转，从而在场景图像中选取关键帧，并对关键帧之间的位置进行恢复，有效地提高了后续无人机导航的精度。具体地，在检测当前关键帧与当前关键帧的前一帧之间的对应关系时，可检测前一帧中跟踪的特征数量是否超过了预设数量阈值，当超过时，计算前一帧与当前关键帧的平均视差之差是否大于预设像素值，当大于时，可认为当前关键帧与前一帧满足预设的旋转条件，可通过预设的五点法恢复当前关键帧与前一帧之间的相对旋转。

优选地，优化导航单元24包括：

数据集生成单元361，用于根据非线性优化后的每帧场景图像，构建由关键帧组合成的关键帧数据集；

相似度检测单元362，用于检测关键帧数据集中每对相邻关键帧的相似度，并获取相似度，满足预设的闭环条件的关键帧；以及

闭环检测单元363，用于对相似度满足闭环条件的关键帧进行相似变换的计算，并对相似度满足闭环条件的关键帧进行闭环融合和姿态图优化。

在本发明实施例中，通过无人机上单目摄像头拍摄场景图像，并通过无人机上惯性测量单元获得惯性测量数据，对帧场景图像进行特征的检测和跟踪，对惯性测量数据进行预处理，将跟踪得到的场景图像特征与惯性测量数据进行融合，生成融合数据，根据融合数据和非线性优化后的每帧场景图像，对无人机状态进行闭环检测和姿态图优化，以对无人机进行室内导航，从而通过非线性优化、闭环检测、姿态图优化等有效地提高了导航的精度、降低了导航的计算量，有效地提高了无人机室内导航的效率。另外，本发明实施例通过单目摄像机和惯性测量单元的结合，实现了无人机在GPS信号弱或无GPS信号的室内环境下的自动导航，单目摄像机和惯性测量单元体积小、重量较为轻便、且安装方便简单，可有效降低导航成本。

在本发明实施例中，无人机室内导航装置的各单元可由相应的硬件或软件单元实现，各单元可以为独立的软、硬件单元，也可以集成为一个软、硬件单元，在此不用以限制本发明。

实施例三：

图4示出了本发明实施例三提供的无人机的结构，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。

本发明实施例的无人机4包括处理器40、存储器41以及存储在存储器41中并可在处理器40上运行的计算机程序42。该处理器40执行计算机程序42时实现上述方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S104。或者，处理器40执行计算机程序42时实现上述装置实施例中各单元的功能，例如图2所示单元21至24的功能。

在本发明实施例中，通过无人机上单目摄像头拍摄场景图像，并通过无人机上惯性测量单元获得惯性测量数据，对帧场景图像进行特征的检测和跟踪，对惯性测量数据进行预处理，将跟踪得到的场景图像特征与惯性测量数据进行融合，生成融合数据，根据融合数据和非线性优化后的每帧场景图像，对无人机状态进行闭环检测和姿态图优化，以对无人机进行室内导航，从而通过非线性优化、闭环检测、姿态图优化等有效地提高了导航的精度、降低了导航的计算量，有效地提高了无人机室内导航的效率。另外，本发实施例通过单目摄像机和惯性测量单元的结合，实现了无人机在GPS信号弱或无GPS信号的室内环境下的自动导航，单目摄像机和惯性测量单元体积小、重量较为轻便、且安装方便简单，可有效降低导航成本。

实施例四：

在本发明实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例中的步骤，例如，图1所示的步骤S101至S104。或者，该计算机程序被处理器执行时实现上述装置实施例中各单元的功能，例如图2所示单元21至24的功能。

在本发明实施例中，通过无人机上单目摄像头拍摄场景图像，并通过无人机上惯性测量单元获得惯性测量数据，对帧场景图像进行特征的检测和跟踪，对惯性测量数据进行预处理，将跟踪得到的场景图像特征与惯性测量数据进行融合，生成融合数据，根据融合数据和非线性优化后的每帧场景图像，对无人机状态进行闭环检测和姿态图优化，以对无人机进行室内导航，从而通过非线性优化、闭环检测、姿态图优化等有效地提高了导航的精度、降低了导航的计算量，有效地提高了无人机室内导航的效率。另外，本发实施例通过单目摄像机和惯性测量单元的结合，实现了无人机在GPS信号弱或无GPS信号的室内环境下的自动导航，单目摄像机和惯性测量单元体积小、重量较为轻便、且安装方便简单，可有效降低导航成本。

本发明实施例的计算机可读存储介质可以包括能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质，例如，ROM/RAM、磁盘、光盘、闪存等存储器。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种无人机室内导航方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

通过无人机上设置的单目摄像头对当前场景进行拍摄，以得到对应的场景图像，并通过所述无人机上设置的惯性测量单元获取所述无人机的惯性测量数据；

对所述每帧场景图像进行特征检测和特征跟踪，获得场景图像特征，对所述惯性测量数据进行预处理；

将所述跟踪的场景图像特征与所述预处理后的惯性测量数据进行融合，生成融合数据；

对所述每帧场景图像进行非线性优化，根据所述融合数据和所述非线性优化后的每帧场景图像，对无人机状态进行闭环检测和姿态图优化，以对所述无人机进行导航。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述拍摄的场景图像进行特征检测和特征跟踪，获得场景图像特征，对所述惯性测量数据进行预处理的步骤，包括：

检测并跟踪所述场景图像的角点特征，将所述每对相邻的两帧场景图像间测量的所述惯性测量数据进行积分。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述跟踪的场景图像特征与所述预处理后的惯性测量数据进行融合，生成相应的融合数据的步骤，包括：

通过预设的松耦合传感器融合方式，将所述每帧场景图像的场景图像特征与所述预处理后的惯性测量数据进行融合，生成所述融合数据。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述跟踪的场景图像特征与所述预处理后的惯性测量数据进行融合的步骤之后，对所述每帧场景图像进行非线性优化的步骤之前，所述方法还包括：

在所述每帧场景图像中查找所述场景图像特征的平均视差超过预设视差阈值的场景图像，将所述场景图像特征的平均视差超过所述视差阈值的场景图像设置为关键帧；

检测所述每对相邻关键帧之间的对应关系，当所述对应关系满足预设的旋转条件时，恢复所述每对相邻关键帧之间的相对旋转。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述融合数据和所述非线性优化后的每帧场景图像，对无人机状态进行闭环检测和姿态图优化的步骤，包括：

根据所述非线性优化后的每帧场景图像，构建由所述关键帧组合成的关键帧数据集；

检测所述关键帧数据集中每对相邻关键帧的相似度，并获取所述相似度满足预设的闭环条件的所述关键帧；

对所述相似度满足所述闭环条件的所述关键帧进行相似变换的计算，并对所述相似度满足所述闭环条件的所述关键帧进行闭环融合和姿态图优化。

6.一种无人机室内导航装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取单元，用于通过无人机上设置的单目摄像头对当前场景进行拍摄，以得到对应的场景图像，并通过所述无人机上设置的惯性测量单元获取所述无人机的惯性测量数据；

预处理单元，用于对所述每帧场景图像进行特征检测和特征跟踪，获得场景图像特征，对所述惯性测量数据进行预处理；

数据融合单元，用于将所述跟踪的场景图像特征与所述预处理后的惯性测量数据进行融合，生成融合数据；以及

优化导航单元，用于对所述每帧场景图像进行非线性优化，根据所述融合数据和所述非线性优化后的每帧场景图像，对无人机状态进行闭环检测和姿态图优化，以对所述无人机进行导航。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

关键帧查找单元，用于在所述每帧场景图像中查找所述场景图像特征的平均视差超过预设视差阈值的场景图像，将所述场景图像特征的平均视差超过所述视差阈值的场景图像设置为关键帧；以及

图像旋转单元，用于检测所述每对相邻关键帧之间的对应关系，当所述对应关系满足预设的旋转条件时，恢复所述每对关键帧之间的相对旋转。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述优化导航单元包括：

数据集生成单元，用于根据所述非线性优化后的每帧场景图像，构建由所述关键帧组合成的关键帧数据集；

相似度检测单元，用于检测所述关键帧数据集中每对相邻关键帧的相似度，并获取所述相似度，满足预设的闭环条件的所述关键帧；以及

闭环检测单元，用于对所述相似度满足所述闭环条件的所述关键帧进行相似变换的计算，并对所述相似度满足所述闭环条件的所述关键帧进行闭环融合和姿态图优化。

9.一种无人机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。