CN107607091A - 一种测量无人机飞行航迹的方法 - Google Patents
一种测量无人机飞行航迹的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107607091A CN107607091A CN201710771732.4A CN201710771732A CN107607091A CN 107607091 A CN107607091 A CN 107607091A CN 201710771732 A CN201710771732 A CN 201710771732A CN 107607091 A CN107607091 A CN 107607091A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- msub
- mrow
- unmanned plane
- flight path
- coordinate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Abstract
本发明提供了一种测量无人机飞行航迹的方法。包括：将置于地面摄站的相机标定后对空拍摄无人机的飞行航迹；根据拍摄的每帧影像中无人机的像点坐标确定无人机的三维空间坐标；根据每帧影像中无人机的三维空间坐标和采样时间确定无人机的飞行航迹。本发明中,通过地面摄站的相机对无人机进行拍摄，通过图像识别技术从拍摄的影像中识别出无人机，并计算出无人机的三维空间位置，通过获取的无人机的三维空间位置坐标，直接比对无人机实际航迹和规划航迹，对无人机的自主飞行性能或无人机飞手的操作水平进行客观评价，有利于无人机飞行航迹的定量化和标准化测量，并且，测量全过程有数据记录，可重现无人机飞行试验的检测过程。
Description
技术领域
本发明涉及无人机技术领域，具体而言，涉及一种测量无人机飞行航迹的方法。
背景技术
无人机飞行平台可广泛应用于电力巡线、应急减灾、应急指挥、环境监测、森林防火、农作物估产、数字城市等领域。无人机已成为国内外地理信息产业愈发重要的数据来源和信息获取手段。未来10-20年内更是无人机发展的黄金时期。行业的潜在需求也将逐步显现，我国民用无人机刚刚起步市场空间巨大，未来将进入快速发展期，但是目前市场上的无人机飞行性能良莠不齐，大多数无人机生产厂家尚无科学定量化的无人机飞行质量评价体系，也没有标准化的无人机飞行轨迹测量设备。同时无人机行业的快速发展对无人机飞手提出了巨大的需求。当前无人机飞手培训考核的裁判现场评分体系易受到裁判主观的影响，且培训考核过程无法记录和重现，已经无法满足行业需要。
中国专利公开号为CN105372650A的发明专利申请，公开了一种测量无人机飞行航迹精度检测方法及装置，其中，公开的检测方法包括：通过无人机中机载的差分GPS单元对无人机飞行三维航迹进行实时采集，得到无人机飞行的预设三维航迹；对雷达检测单元的至少三个检测雷达到无人机的距离进行实时测量，得到至少三个距离数据；根据至少三个距离数据计算得到无人机飞行的实际三维航迹；根据预设三维航迹和实际三维航迹，计算得到无人机飞行三维航迹精确评估参数。
上述技术方案中，是通过无人机中机载的差分GPS单元对无人机飞行三维航迹进行实时采集，得到无人机飞行的预设三维航迹，但尚不能逐点计算无人机飞行航迹的三维空间坐标和飞行速度矢量，此外，由于GPS信号接收受电离层干扰，在晴天日照强烈时GPS接收信号不稳定，且差分GPS模块有一定重量，作为外设模块搭载于待检测无人机上，试验时荷载增加对无人机的飞行性能和续航时间会有一定影响。
发明内容
鉴于此，本发明提出了一种测量无人机飞行航迹的方法，旨在解决现有无人机自主飞行质量和培训飞手操作水平评价过程中无人机飞行航迹难以准确测量的问题。
一个方面，本发明提出了一种测量无人机飞行航迹的方法，包括以下步骤：无人机航迹拍摄步骤，将置于地面摄站的相机标定后对空拍摄无人机的飞行航迹；无人机三维空间坐标获取步骤，根据上述无人机航迹拍摄步骤中拍摄的每帧影像中无人机的像点坐标确定所述无人机的三维空间坐标；无人机航迹确定步骤，根据每帧影像中所述无人机的三维空间坐标和采样时间确定所述无人机的飞行航迹。
进一步地，上述测量无人机飞行航迹的方法中，所述无人机航迹拍摄步骤中，通过获取内方位元素和外方位元素对置于地面摄站的所述相机进行标定；其中，所述内方位元素包括：像主点在像平面坐标系中的坐标(x0，y0)和相机主距f；所述外方位元素包括：描述摄影中心在物方坐标系中位置的线元素Xs、Ys、Zs和描述光线束在物方坐标系中朝向的角元素ω、κ。
进一步地，上述测量无人机飞行航迹的方法中，所述无人机航迹拍摄步骤中，采用多台相机并且将相邻的各所述相机两两组网后对所述无人机的飞行航迹进行拍摄。
进一步地，上述测量无人机飞行航迹的方法中，各所述相机均以预设拍摄速度同时拍摄所述无人机飞行航迹的影像，并经光纤线路将所述无人机飞行航迹的影像回传至工控机。
进一步地，上述测量无人机飞行航迹的方法中，各所述两两组网相机采集图像的同步性在预设时间内。
进一步地，上述测量无人机飞行航迹的方法中，所述无人机三维空间坐标获取步骤中，采用帧间差分法获取所述无人机的像点坐标。
进一步地，上述测量无人机飞行航迹的方法中，所述无人机的三维空间坐标的坐标值X、Y、Z由下式确定：
其中，
(x，y)为像点坐标；
(x0，y0)为像主点坐标；
Δx、Δy分别为像点横、纵坐标的改正值；
f为相机的主距；
Xs，Ys，Zs分别为摄影中心在物方坐标系中位置的线元素；
ai、bi、ci为方向余弦，其中，i＝1、2、3；
b1＝cosωsink；
b2＝cosωcosk；
b3＝-sinω；
ω、κ分别为光线束在物方坐标系中的角元素。
进一步地，上述测量无人机飞行航迹的方法中，所述无人机三维空间坐标获取步骤中，当相机系统误差为光学畸变差时，像点横、纵坐标的改正值表示为下式：
其中，
Δx、Δy分别为像点横、纵坐标的改正值；
(x，y)为像点坐标；
(x0，y0)为像主点坐标；
r为像点到像主点的距离，其中，
k1、k2为径向畸变系数；
P1、P2为偏心畸变系数。
进一步地，上述测量无人机飞行航迹的方法中，所述无人机的实测航迹与规划航迹之间的点位偏差由下式确定：
X轴方向偏移：Dx＝Xc–X；
Y轴方向偏移：Dy＝Yc–Y；
无人机水平面点位偏差：Dxy＝sqrt(Dx^2+Dy^2)；
无人机垂直方向点位偏差：Dz＝Z–Zc；
其中，(Xc，Yc，Zc)为实测的无人机的三维空间坐标点；(X，Y，Z)为规划航线上无人机的三维空间坐标点。
进一步地，上述测量无人机飞行航迹的方法中，所述无人机的实测航迹与规划航迹之间的飞行控制偏差中距离输出值由下式确定：
其中，
(Xc0，Yc0)为实测第一点无人机位置的坐标；
A＝(YL2-YL1)，B＝(XL1-XL2)；C＝XL1(YL1-YL2)+YL1(XL2-XL1)；
点(XL1，YL1)和点(XL2，YL2)分别为规划航线中一段航线的起点和终点。
与现有技术中采用无人机安装激光笔等手段测量无人机的飞行航迹相比，本发明的有益效果在于，本发明提供的测量无人机飞行航迹的方法，通过地面摄站的相机对无人机的飞行航迹进行拍摄，通过图像识别技术从拍摄的影像中识别出无人机，并计算出无人机的三维空间位置，还原出无人机的三维空间位置坐标，该测量过程中由于相机固定于地面上，相机外壳防护设计等级达到IP65水平，受外部因素(例如风力、降雨、无人机飞行速度)的影响较小，有利于提高无人机的空间位置测量的准确率。
进一步地，通过获取的无人机的三维空间位置坐标，一方面，可以直接比对无人机实际航迹和规划航迹，对无人机的自主飞行性能或无人机飞手的操作水平进行客观评价；另一方面，通过在无人机的三维空间坐标(X，Y，Z)中加入采样时间t，依据(t，X，Y，Z)逐点和全局计算无人机的飞行速度矢量，通过前一秒的速度矢量绝对值，预估无人机在下一秒内的理论航迹，然后将该航迹与无人机在这一秒内实际航迹比较，计算获取偏差值和标准差，以评价无人机的飞行稳定性。
尤其是，通过每帧影像中无人机的三维空间坐标和采样时间即可确定无人机的飞行航迹，有利于实现无人机飞行航迹的定量化和标准化测量，并且，测量全过程有数据记录，可重现无人机飞行试验的检测过程。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为本发明实施例提供的测量无人机飞行航迹的方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的无人机三维空间坐标点位偏差的计算示意图；
图3为本发明实施例提供的无人机飞行控制偏差的计算示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
参阅图1，本发明实施例的测量无人机飞行航迹的方法的包括以下步骤：
步骤S1，将置于地面摄站的相机标定后对空拍摄无人机的飞行航迹。
具体而言，可以采用多台相机并且将相邻的各相机两两组网后对无人机的飞行航迹进行拍摄。由于采用多线程并行处理的方法，能够保证图像采集的帧率并减小数据量，本实施例采用多相机同步触发，并行压缩、保存的技术，也就是说：各相机均以预设拍摄速度同时拍摄无人机飞行航迹的影像，并经光纤线路将无人机飞行航迹的影像回传至工控机。优选地，预设拍摄速度不低于10帧/秒。各两两组网相机采集图像的同步性在预设时间内。优选地，预设时间小于等于10ms。
具体实施时，当开始采集图像时，工控机统一通过485(或者IO卡的数字信号)信号给每台相机，两两组网相机采集图像时同步性要求在10ms以内，且各相机均以不低于10帧/秒的拍摄速度同时采集无人机的飞行影像，经铺设的光纤线路传输到工控机。
拍摄前，通过获取内方位元素和外方位元素对置于地面摄站的相机进行标定；其中，内方位元素包括：像主点在像平面坐标系中的坐标(x0，y0)和相机主距f，主要用于恢复摄影时光束的形状。
外方位元素是确定光束在给定物方空间坐标系D-XpYpZp中位置和朝向的要素，包括：描述摄影中心S在物方坐标系D-XpYpZp中位置的线元素Xs、Ys、Zs和描述光线束在物方坐标系D-XpYpZp中朝向的角元素ω、κ。实际标定过程中，ω、κ分别为光线束在物方坐标系中俯仰角、侧滚角和旋转角。
具体实施时，相机内方位元素通过室内相机的控制场标定获得，采用标准格式(例如txt文本格式)记录。相机外方位元素可通过依次测量场地上各台相机的辅助测量标记的三维坐标来获取(碎部三角测量的方式)，并采用标准文件格式(例如txt文本格式)记录，计算时导入相应的软件。
步骤S2，根据上述无人机航迹拍摄步骤中拍摄的每帧影像中无人机的像点坐标确定无人机的三维空间坐标。
具体而言，在确定无人机的三维空间坐标时，首先需要获取步骤S1中拍摄的每帧影像中无人机的像点坐标。由于地对空拍摄时背景相对无人机目标不变，本实施例中采用帧间差分的方法，根据无人机的大小，巡航速度等自动获取无人机像平面位置。相对于传统的全图搜索方式识别拍摄影像中的无人机导致的计算量巨大，在无人机上粘贴反光标识从影像中识别出无人机机体的方法准确率较低，本实施例在提高识别准确性的同时保证了计算效率。
具体实施时，相机固定于场地上，以设定角度对空拍摄，由于天空的背景不变，则大部分像素不变，对比同一相机拍摄的两张相片，像素变换的区域即为采样间隔时间内无人机的飞行航迹。设无人机机身为圆形，求取该像素块的最小外接圆圆心作为无人机的质心，记录该点的像素坐标(x，y)即为无人机的像点坐标。此外，在获取无人机像点坐标时，可以采用多线程技术对不同相机获取的无人机影像进行并行处理，以提高数据处理速度。
本实施例基于物方(空间)点、像点、相机中心三点共线的成像模型，根据相邻一组两台相机在采样时刻的两张匹配影像中识别出的无人机，进行交会得到飞行采样时刻无人机位置的三维坐标。通过计算使像主点坐标与像点坐标改正值平方差最小，迭代求解。共线方程是描述像点、摄影中心以及物方点应位于同一直线上的一种条件方程式。摄影中心S，无人机像点以及无人机物方点共线，三者之间的关系可用下式表达：
其中：
X，Y，Z为无人机三维空间坐标的坐标值，即无人机在物方坐标系中的坐标值；
(x，y)为以像主点为原点时的像点坐标；
f为相机的主距；
Xs，Ys，Zs分别为摄影中心在物方坐标系中位置的线元素，即摄影中心的物方坐标；
ai、bi、ci为方向余弦，其中，i＝1、2、3；
b1＝cosωsink；
b2＝cosωcosk；
b3＝-sinω；
ω、κ分别为光线束在物方坐标系中的角元素。
由于实际中，像平面原点往往不位于像主点，并考虑到像点坐标误差改正的因素，无人机的三维空间坐标的坐标值X、Y、Z可由下式确定：
其中，
(x，y)为像点坐标；
(x0，y0)为像主点坐标；
Δx、Δy分别为像点横、纵坐标的改正值。
当相机系统误差为光学畸变差时，像点横、纵坐标的改正值表示为下式：
其中，
Δx、Δy分别为像点横、纵坐标的改正值；
(x，y)为像点坐标；
(x0，y0)为像主点坐标；
r为像点到像主点的距离，其中，
k1、k2为径向畸变系数；
P1、P2为偏心畸变系数。
k1、k2、P1、P2均可看成未知数，通过共线方程利用控制点进行空间后方交会求解，在三维标定场内，已知三维坐标的标志点有数十个，每个点可列两个方程，方程数大于未知数即可解求所有未知数，多余的方程作为多余观测，用最小二乘法即解的平方根最小获得全局最优解。其中，偏心畸变引起的畸变一般较径向畸变小。
当已知相机内外方位元素和畸变系数时，使用两个或两个以上相机对无人机进行拍照，从而可以求得无人机在地面摄站拍摄时的三维空间坐标(X，Y，Z)。以两台相机为例，以相机S1，S2对无人机A进行摄影，无人机质心(X，Y，Z)在两张相片中所成的像的像点坐标分别为p1(x1，y1)，p2(x2，y2)，以像点坐标为观测值，由式(2)可得：
由式(3)可得:
由式(4)-式(7)，可得：
其中，X、Y、Z为无人机的三维空间坐标值，为待求量；
li(i＝1，2…8)为常数项，可由像点坐标，相机内外方位元素以及畸变系数根据式(2)-(7)求得。令：
X＝[X，Y，Z]T，
式(8)可以化为MX＝L。
由每个像点坐标可得两个方程，共有3个未知量，当同名像点的个数n≥2时，可列2n个方程，利用最小二乘法解算，易得X＝(MTM)-1MTL，从而求得无人机三维空间坐标(X，Y，Z)。
步骤S3，根据每帧影像中无人机的三维空间坐标和采样时间确定无人机的飞行航迹。
具体而言，记录步骤S2中获取的每帧采样影像中的无人机三维空间坐标对应的采样时间t，将无人机的三维空间坐标点与采样时间t作为自变量拟合成曲线后，即可得到无人机的飞行航迹。
本实施例还可以包括步骤S4，根据所述无人机的实测航迹与规划航迹之间的点位偏差或飞行控制偏差对所述无人机的飞行质量进行评价。其中，点位偏差计算的是实测无人机采样点与规划航线直线的垂距，可用于目前大多数飞控软件的航线偏移。飞行控制偏差计算时考虑了无人机的飞行速度，计算时位于航线上与系统实测点的匹配点可根据无人机的设定飞行速度或者前一秒无人机的实测飞行速度逐点实时生成，逐点计算无人机实测点与航线上匹配点的两点间距离，偏差计算过程更加客观，用户可根据不同需求选择评价指标。
具体实施时，可以将测量的无人机的飞行航迹直接与实际航迹进行比对以客观评价无人机的飞行质量和无人机飞手的操作水平，例如点位偏差统计计算方法如下：
结合图2，线AB代表预设航线，右侧点Pc(Xc，Yc，Zc)表示实测的无人机的三维空间坐标点，平面α为过无人机实测位置且垂直于预设航线的平面，交预设航线于点P(X，Y，Z)，易知PcP垂直于AB，点P为AB上距离Pc最近的点。
对某一实测采样点Pc与预设航线AB上的点P，在三维空间坐标系内采样位置和预设位置的距离差计算定义为：
X轴方向偏移：Dx＝Xc–X；
Y轴方向偏移：Dy＝Yc–Y；
无人机水平面点位偏差：Dxy＝sqrt(Dx^2+Dy^2)；
无人机垂直方向点位偏差：Dz＝Z–Zc。
具体的评价标准可以《架空输电线路无人直升机巡检系统》(DL/T1578-2016)为例：
飞行控制偏差：在与规划飞行航线相一致的坐标系下，根据试验期间无人机所有的空间位置测量值按时间顺序生成实际飞行航线。由于采用计算出的无人机三维空间坐标位置的离散点拟合连续的飞行航线时，采样时间间隔越小，拟合的航线越精确，因此，结合目前相机和光纤传输硬件的性能，在实际飞行航线上以不小于10Hz的采样速度取测量的无人机空间位置坐标与规划的飞行航线坐标相比较，计算飞行控制偏差和标准差。飞行控制偏差最大值不超过4m，标准差小于2.5m。
悬停控制偏差：分别计算悬停状态下3min内无人机位置的水平偏差和垂直偏差，计算水平标准差和垂直标准差。要求水平偏差最大不超过1.5m，水平偏差标准差不大于0.75m；垂直偏差最大不超过3m，垂直偏差标准差不大于1.5m。
具体应用时，可以根据无人机的实际使用环境和飞行要求，参照上述评价标准确定评价无人机飞行质量和无人机飞手操作水平的标准。
飞行控制偏差计算示例如下：
由已知三维空间坐标的规划坐标点两点确定的直线生成规划航线段，多段直线段组成完整的规划飞行航线。飞行试验检测规定速度V0，实测点Pc的坐标(t，Xc，Yc，Zc)。
参见图3，图中点S1(XL1，YL1)和S2(XL2，YL2)分别为规划航线中，一段航线的起点和终点，两点式确定航线的表达式如下：
(X-XL1)/(XL2-XL1)＝(Y-YL1)/(YL2-YL1)
在坐标系内，将规划航线的两点式方程换算成一般式AX+BY+C＝0，其中：
A＝(YL2-YL1)；B＝(XL1-XL2)；C＝XL1(YL1-YL2)+YL1(XL2-XL1)。规划航线的直线斜率k＝(YL2-YL1)/(XL2-XL1)。
已知输出的实测第一点无人机位置的坐标Pc0(Xc0，Yc0)，对应的规划航线直线的方程为AX+BY+C＝0；求点Pc0(Xc0，Yc0)在该直线上的垂足P0(X0，Y0)的坐标值：
X0＝(B2XC0-ABYC0-AC)/(A2+B2)
Y0＝(-ABXC0+A2YC0-BC)/(A2+B2)
根据捕捉到的第一点Pc0与第一条航线的直线方程计算垂距D：
即为目前的飞行控制偏差距离输出值。同时Pc0用于后续的航线直线上的基准点，在航线直线上生成对应的预测点，逐点确定航线上实测点对应的匹配点。
此外，还可以根据获取的(t，X，Y，Z)计算出无人机的实时速度矢量v，通过统计任意1s内的无人机三维空间坐标的位置变换，计算该时间段内无人机速度v的绝对值，并根据前一秒的速度矢量绝对值，预估无人机在下一秒内的理论航迹，将该理论航迹与无人机在这一秒内的实际航迹进行对比，从而对无人机的飞行稳定性进行评价。
具体实施时，在无人机的三维空间坐标中加入采样时间t，依据(t，X，Y，Z)计算出无人机的实时速度矢量v，由于速度v对时间t的积分为位移s，通过统计任意1s内的无人机三维位置变换，计算该段时间内无人机速度v的绝对值，以窗口形式显示，并在最终结果列表中进行统计，求解无人机速度的平均值、最大值和标准差。最终在窗口上显示实时飞行数据、无人机实际采样点拟合的实际航线与预设规划航线(逐点统计飞行控制偏差，输出偏差最大值，计算标准差等)，并在结果列表中进行相关统计。计算过程示例如下：由无人机速度V和采样间隔t计算规划航线上每个点对应的匹配点，速度V的选取有两种方案：
(1)依据上一段采样点两点间的位移计算速度绝对值：V＝S/Δt。
(2)依据本次测试给定的飞行速度V求得规划航线上生成的第一点P1(X1，Y1)的坐标：
X1＝V(t1-t0)cos(arctan(k))+X0；Y1＝V(t1-t0)sin(arctan(k))+Y0，其中，
k为该段航线的斜率。按照新的点位偏差规则计算Pc1与P1的距离newD：
根据每段规划航线直线段逐采样点计算无人机实测位置和根据上一秒速度推测的位置两点间的水平距离，当无人机进入下一条规划航线时重新计算垂足点，重复以上过程，以避免误差积累。
上述显然可以得出，本实施例中提供的测量无人机飞行航迹的方法中，通过地面摄站的相机对无人机的飞行航迹进行拍摄，通过图像识别技术从拍摄的影像中识别出无人机，并通过共线方程计算出无人机的三维空间位置，还原出无人机的三维空间位置坐标，该测量过程由于相机固定于地面上，相机外壳防护设计等级达到IP65水平，受外部因素(例如风力、降雨、无人机飞行速度)的影响较小，有利于提高无人机空间位置测量的准确率。
进一步地，通过获取的无人机的三维空间位置坐标，一方面，直接比对无人机实际航迹和设计航迹，对无人机的自主飞行性能或无人机飞手的操作水平进行客观评价，计算飞行控制偏差；另一方面，通过在无人机的三维空间坐标(X，Y，Z)中加入采样时间t，依据(t，X，Y，Z)逐点和全局计算无人机的飞行速度矢量，通过前一秒的速度矢量绝对值，预估无人机在下一秒内的理论航迹，然后将该航迹与无人机在这一秒内实际航迹比较，计算获取偏差值和标准差，以评价无人机的飞行稳定性。
尤其是，通过每帧影像中无人机的三维空间坐标和采样时间即可确定无人机的飞行航迹，有利于实现无人机飞行航迹的定量化和标准化测量，并且，测量全过程有数据记录，可重现无人机飞行试验的检测过程。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (11)
1.一种测量无人机飞行航迹的方法，其特征在于，包括：
无人机航迹拍摄步骤，将置于地面摄站的相机标定后对空拍摄无人机的飞行航迹；
无人机三维空间坐标获取步骤，根据上述无人机航迹拍摄步骤中拍摄的每帧影像中无人机的像点坐标确定所述无人机的三维空间坐标；
无人机航迹确定步骤，根据每帧影像中所述无人机的三维空间坐标和采样时间确定所述无人机的飞行航迹。
2.根据权利要求1所述的测量无人机飞行航迹的方法，其特征在于，所述无人机航迹拍摄步骤中，通过获取内方位元素和外方位元素对置于地面摄站的所述相机进行标定；其中，
所述内方位元素包括：像主点在像平面坐标系中的坐标(x0，y0)和相机主距f；
所述外方位元素包括：描述摄影中心在物方坐标系中位置的线元素Xs、Ys、Zs和描述光线束在物方坐标系中朝向的角元素ω、κ。
3.根据权利要求1所述的测量无人机飞行航迹的方法，其特征在于，所述无人机航迹拍摄步骤中，采用多台相机并且将相邻的各所述相机两两组网后对所述无人机的飞行航迹进行拍摄。
4.根据权利要求3所述的测量无人机飞行航迹的方法，其特征在于，各所述相机均以预设拍摄速度同时拍摄所述无人机飞行航迹的影像，并经光纤线路将所述无人机飞行航迹的影像回传至工控机。
5.根据权利要求3所述的测量无人机飞行航迹的方法，其特征在于，各所述两两组网相机采集图像的同步性在预设时间内。
6.根据权利要求1所述的测量无人机飞行航迹的方法，其特征在于，所述无人机三维空间坐标获取步骤中，采用帧间差分法获取所述无人机的像点坐标。
7.根据权利要求1所述的测量无人机飞行航迹的方法，其特征在于，所述无人机三维空间坐标获取步骤中，所述无人机的三维空间坐标的坐标值X、Y、Z由下式确定：
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mi>x</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>x</mi>
<mo>=</mo>
<mo>-</mo>
<mi>f</mi>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>a</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>X</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>X</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>b</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>Y</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>Y</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>c</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>Z</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>Z</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mrow>
<msub>
<mi>a</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>X</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>X</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>b</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>Y</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>Y</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>c</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>Z</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>Z</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mi>y</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>y</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>y</mi>
<mo>=</mo>
<mo>-</mo>
<mi>f</mi>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>a</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>X</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>X</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>b</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>Y</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>Y</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>c</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>Z</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>Z</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mrow>
<msub>
<mi>a</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>X</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>X</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>b</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>Y</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>Y</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>c</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>Z</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>Z</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
其中，
(x，y)为像点坐标；
(x0，y0)为像主点坐标；
Δx、Δy分别为像点横、纵坐标的改正值；
f为相机的主距；
Xs，Ys，Zs分别为摄影中心在物方坐标系中位置的线元素；
ai、bi、ci为方向余弦，其中，i＝1、2、3；
h1＝cosωsinκ；
b2＝cosωcosκ；
b3＝-sinω；
ω、κ分别为光线束在物方坐标系中的角元素。
8.根据权利要求7所述的测量无人机飞行航迹的方法，其特征在于，所述无人机三维空间坐标获取步骤中，当相机系统误差为光学畸变差时，像点横、纵坐标的改正值由下式确定：
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>x</mi>
<mo>=</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>x</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>k</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<msup>
<mi>r</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>k</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<msup>
<mi>r</mi>
<mn>4</mn>
</msup>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>P</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<mrow>
<msup>
<mi>r</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<mn>2</mn>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>x</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mn>2</mn>
<msub>
<mi>P</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>x</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>y</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>y</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>y</mi>
<mo>=</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>y</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>y</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>k</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<msup>
<mi>r</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>k</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<msup>
<mi>r</mi>
<mn>4</mn>
</msup>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>P</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<mrow>
<msup>
<mi>r</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<mn>2</mn>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>x</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mn>2</mn>
<msub>
<mi>P</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>x</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>y</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>y</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
其中，
Δx、Δy分别为像点横、纵坐标的改正值；
(x，y)为像点坐标；
(x0，y0)为像主点坐标；
r为像点到像主点的距离，其中，
k1、k2为径向畸变系数；
P1、P2为偏心畸变系数。
9.根据权利要求1所述的测量无人机飞行航迹的方法，其特征在于，还包括：
无人机飞行航迹测量评价步骤，根据所述无人机的实测航迹与规划航迹之间的点位偏差或飞行控制偏差对所述无人机的飞行质量进行评价。
10.根据权利要求9所述的测量无人机飞行航迹的方法，其特征在于，
所述无人机的实测航迹与规划航迹之间的点位偏差由下式确定：
X轴方向偏移：Dx＝Xc–X；
Y轴方向偏移：Dy＝Yc–Y；
无人机水平面点位偏差：Dxy＝sqrt(Dx^2+Dy^2)；
无人机垂直方向点位偏差：Dz＝Z–Zc；
其中，(Xc，Yc，Zc)为实测的无人机的三维空间坐标点；(X，Y，Z)为规划航线上无人机的三维空间坐标点。
11.根据权利要求9所述的测量无人机飞行航迹的方法，其特征在于，
所述无人机的实测航迹与规划航迹之间的飞行控制偏差中距离输出值由下式确定：
其中，
(Xc0，Yc0)为实测第一点无人机位置的坐标；
A＝(YL2-YL1)，B＝(XL1-XL2)；C＝XL1(YL1-YL2)+YL1(XL2-XL1)；
点(XL1，YL1)和点(XL2，YL2)分别为规划航线中一段航线的起点和终点。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710771732.4A CN107607091A (zh) | 2017-08-31 | 2017-08-31 | 一种测量无人机飞行航迹的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710771732.4A CN107607091A (zh) | 2017-08-31 | 2017-08-31 | 一种测量无人机飞行航迹的方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107607091A true CN107607091A (zh) | 2018-01-19 |
Family
ID=61057108
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710771732.4A Pending CN107607091A (zh) | 2017-08-31 | 2017-08-31 | 一种测量无人机飞行航迹的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107607091A (zh) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109830125A (zh) * | 2019-01-08 | 2019-05-31 | 沈阳无距科技有限公司 | 信息提示方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN109945868A (zh) * | 2019-03-07 | 2019-06-28 | 西安爱生技术集团公司 | 一种无人机目标照射航线自动规划方法 |
| CN110291776A (zh) * | 2018-05-30 | 2019-09-27 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 飞行控制方法及飞行器 |
| CN111125037A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-05-08 | 北京天华航宇科技有限公司 | 一种基于平板的飞行校验辅助系统 |
| CN111930139A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-11-13 | 中国人民解放军93114部队 | 基于全局优化法高精度确定飞行轨迹的方法、装置和电子设备 |
| CN111951327A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-11-17 | 中国人民解放军93114部队 | 飞行装置落点位置的精准估计方法、装置和电子设备 |
| CN114038267A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-02-11 | 重庆电子工程职业学院 | 一种无人机航空摄影测量教学系统 |
| CN117406777A (zh) * | 2023-11-17 | 2024-01-16 | 广州源颢工程信息技术有限公司 | 用于水利测绘的无人机云台智能控制方法及装置 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103034994A (zh) * | 2012-11-20 | 2013-04-10 | 江南大学 | 利用sift特征点校准一般摄像情况下摄像机参数 |
| CN104990539A (zh) * | 2015-06-30 | 2015-10-21 | 武汉大学 | 一种基于定焦数码相机的旋转全景摄影测量方法和装置 |
| CN105372650A (zh) * | 2015-11-06 | 2016-03-02 | 天津航天中为数据系统科技有限公司 | 一种无人机飞行航迹精度检测方法及装置 |
| US20170004345A1 (en) * | 2015-07-02 | 2017-01-05 | Topcon Corporation | Survey data processing device, survey data processing method, and survey data processing program |
| CN106774365A (zh) * | 2016-12-20 | 2017-05-31 | 华中科技大学 | 一种基于外部视觉定位的无人机调试系统 |
| CN106871900A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-06-20 | 中国人民解放军海军工程大学 | 船舶磁场动态检测中图像匹配定位方法 |
| CN107067437A (zh) * | 2016-12-28 | 2017-08-18 | 中国航天电子技术研究院 | 一种基于多视几何和光束法平差的无人机定位系统及方法 |
-
2017
- 2017-08-31 CN CN201710771732.4A patent/CN107607091A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103034994A (zh) * | 2012-11-20 | 2013-04-10 | 江南大学 | 利用sift特征点校准一般摄像情况下摄像机参数 |
| CN104990539A (zh) * | 2015-06-30 | 2015-10-21 | 武汉大学 | 一种基于定焦数码相机的旋转全景摄影测量方法和装置 |
| US20170004345A1 (en) * | 2015-07-02 | 2017-01-05 | Topcon Corporation | Survey data processing device, survey data processing method, and survey data processing program |
| CN105372650A (zh) * | 2015-11-06 | 2016-03-02 | 天津航天中为数据系统科技有限公司 | 一种无人机飞行航迹精度检测方法及装置 |
| CN106774365A (zh) * | 2016-12-20 | 2017-05-31 | 华中科技大学 | 一种基于外部视觉定位的无人机调试系统 |
| CN107067437A (zh) * | 2016-12-28 | 2017-08-18 | 中国航天电子技术研究院 | 一种基于多视几何和光束法平差的无人机定位系统及方法 |
| CN106871900A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-06-20 | 中国人民解放军海军工程大学 | 船舶磁场动态检测中图像匹配定位方法 |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110291776A (zh) * | 2018-05-30 | 2019-09-27 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 飞行控制方法及飞行器 |
| CN109830125B (zh) * | 2019-01-08 | 2020-11-27 | 沈阳无距科技有限公司 | 信息提示方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN109830125A (zh) * | 2019-01-08 | 2019-05-31 | 沈阳无距科技有限公司 | 信息提示方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN109945868A (zh) * | 2019-03-07 | 2019-06-28 | 西安爱生技术集团公司 | 一种无人机目标照射航线自动规划方法 |
| CN109945868B (zh) * | 2019-03-07 | 2022-09-02 | 西安爱生技术集团公司 | 一种无人机目标照射航线自动规划方法 |
| CN111125037A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-05-08 | 北京天华航宇科技有限公司 | 一种基于平板的飞行校验辅助系统 |
| CN111125037B (zh) * | 2019-12-05 | 2020-10-27 | 北京天华航宇科技有限公司 | 一种基于平板的飞行校验辅助系统 |
| CN111951327A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-11-17 | 中国人民解放军93114部队 | 飞行装置落点位置的精准估计方法、装置和电子设备 |
| CN111930139A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-11-13 | 中国人民解放军93114部队 | 基于全局优化法高精度确定飞行轨迹的方法、装置和电子设备 |
| CN111930139B (zh) * | 2020-07-07 | 2024-01-05 | 中国人民解放军93114部队 | 基于全局优化法高精度确定飞行轨迹的方法、装置和电子设备 |
| CN114038267A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-02-11 | 重庆电子工程职业学院 | 一种无人机航空摄影测量教学系统 |
| CN114038267B (zh) * | 2021-11-30 | 2023-06-06 | 重庆电子工程职业学院 | 一种无人机航空摄影测量教学系统 |
| CN117406777A (zh) * | 2023-11-17 | 2024-01-16 | 广州源颢工程信息技术有限公司 | 用于水利测绘的无人机云台智能控制方法及装置 |
| CN117406777B (zh) * | 2023-11-17 | 2024-03-19 | 广州源颢工程信息技术有限公司 | 用于水利测绘的无人机云台智能控制方法及装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107607091A (zh) | 一种测量无人机飞行航迹的方法 | |
| CN104197928B (zh) | 多摄像机协同的无人机检测、定位及跟踪方法 | |
| CN111931565B (zh) | 一种基于光伏电站uav的自主巡检与热斑识别方法及系统 | |
| US20140336928A1 (en) | System and Method of Automated Civil Infrastructure Metrology for Inspection, Analysis, and Information Modeling | |
| CN105424006A (zh) | 基于双目视觉的无人机悬停精度测量方法 | |
| CN104200086A (zh) | 宽基线可见光相机位姿估计方法 | |
| CN108692701B (zh) | 基于粒子滤波器的移动机器人多传感器融合定位方法 | |
| CN112184812B (zh) | 提升无人机相机对AprilTag识别定位精度方法及定位方法和系统 | |
| TWI444593B (zh) | 地面目標定位系統與方法 | |
| CN109596121A (zh) | 一种机动站自动目标检测与空间定位方法 | |
| CN109974713A (zh) | 一种基于地表特征群的导航方法及系统 | |
| CN106969721A (zh) | 一种三维测量方法及其测量装置 | |
| CN116625354B (zh) | 一种基于多源测绘数据的高精度地形图生成方法及系统 | |
| CN112927565A (zh) | 提升机坪综合航迹监视数据精度的方法、装置及系统 | |
| CN114034296A (zh) | 一种导航信号干扰源检测与识别方法及系统 | |
| CN115717867A (zh) | 一种基于机载双相机和目标追踪的桥梁变形测量方法 | |
| CN117215316B (zh) | 基于协同控制与深度学习的驾驶环境感知的方法和系统 | |
| CN114820793A (zh) | 基于无人机的目标检测及目标点定位方法及系统 | |
| CN109146936B (zh) | 一种图像匹配方法、装置、定位方法及系统 | |
| CN116989772A (zh) | 一种空地多模态多智能体协同定位与建图方法 | |
| CN113436276B (zh) | 基于视觉相对定位的多无人机编队方法 | |
| CN112489118B (zh) | 一种无人机机载传感器组外参快速标定方法 | |
| CN115902930A (zh) | 一种面向船舶检测的无人机室内建图与定位方法 | |
| CN113640848B (zh) | 无人机的地面激光足印数据采集方法、系统、介质及设备 | |
| CN105631431B (zh) | 一种可见光目标轮廓模型指导的飞机感兴趣区测谱方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180119 |