CN109974713A - 一种基于地表特征群的导航方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于地表特征群的导航方法及系统，该导航方法包括以下步骤：S1、飞行中利用图像采集装置获取地表环境图像，识别地表环境图像并选择地表特征物，对地表特征物标注空间坐标；S2、判断导航无效；S3、解析无人机在坐标系中的位置，以步骤S1中标注的地表特征物为参考点，解算出无人机在大地坐标系中的坐标及速度；S4、由解算出的无人机的位置信息及速度，控制导航。本发明无人机通过机载图像采集装置获取地表环境图像，对图像进行识别后，标注特征物的空间坐标信息，当无人机无法使用或获得有效GNSS信号的时候，以标注的特征物反演计算出无人机所在空间位置并控制导航。

Description

一种基于地表特征群的导航方法及系统

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，具体涉及一种基于地表特征群的导航方法及系统。

背景技术

随着科技的飞速发展，人们对无人机的应用也越来越广泛，例如：航拍、勘探、交通指挥、森林防火、电力高空架线及巡检、安防巡逻、环境监测、植保等。近年来，随着全球导航卫星系统GNSS(Global Navigation Satellite System)的发展，新的视觉感知和处理设备的应用，使无人机在未知的、动态变化的复杂环境中执行任务的精确度提高了，在大多数情况下，无人机使用全球导航卫星系统GNSS和惯性导航系统INS(Inertial NavigationSystem)导航定位，GNSS的精度直接取决于参与定位的卫星的数量以及接收设备接收信号的质量与电台的影响，此外，相邻设备的无线电频率干扰或信道堵塞都可能导致无人机位置估计的不可靠，而这些问题又是普遍存在且难以解决的。在无法获得有效GNSS信号或是GNSS信号精度较低的时候，无人机的导航只能依靠惯性导航系统，而高精度的惯性导航系统依靠于高精度的传感器，这一方面增加了成本，另一方面增加了无人机的载荷，且惯导系统的位置误差随时间的增长而积累。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提出一种基于地表特征群的导航方法及系统，利用机载图像采集装置所采集的地表特征群导航，解决无人机在无法获得有效GNSS信号或是GNSS信号精度较低的时候的导航问题，获得精确的导航信息，如无人机所在位置及飞行速度。

本发明的技术方案是这样实现的：一种基于地表特征群的导航方法，包括以下步骤：

S1、飞行中利用图像采集装置获取地表环境图像，识别地表环境图像并选择地表特征物，对地表特征物标注空间坐标；

S2、判断无人机导航无效，导航无效包括无法使用或获得有效GNSS信号等。

S3、解析无人机在坐标系中的位置，以步骤S1中标注的地表特征物为参考点，解算出无人机在大地坐标系中的坐标及速度。

S4、由解算出的无人机的位置信息及速度，控制导航。

进一步的，步骤S1中，首先计算无人机到地表特征物的距离；

GNSS测量可以确定某一时刻无人机的速度及位置坐标P_U(X_U、Y_U、Z_U)，图像采集装置包括设置于无人机上的双目视觉摄像机，通过双目视觉摄像机获取多个地表特征物，用双目视觉测距原理求得该时刻无人机到地表特征物P^j(X^j、Y^j、Z^j)的距离L_j，j＝1、2、3，计算方法如下：

L_j＝b*f/d_j (1)

式中b为双目视觉摄像机进行标定获得的其左右相机之间的距离，f为每个相机的焦距，d_j是通过图像采集模块求取的某一个地表特征物在双目视觉摄像机的左右相机像素点之间的视差。

其次，标注地表特征物P^j的坐标；

同一坐标系下由投影法可以求得无人机相对于地表特征物点的偏移量Δx_j、ΔY_j，j＝1、2、3……，则地表特征物P^j的坐标可表示为：

Xj＝X_U+ΔX_j

Yj＝Y_U+ΔY_j

Z^j＝Z_U-L_j·cos θ_j(j＝1、2、3) (2)

其中θ_j是地表特征物和无人机的双目视觉摄像机所在平面与过无人机的向地面投影的法平面夹角，由图像采集模块经过图像处理所得。

进一步的，所述双目视觉摄像机为高速双目CCD相机或双目红外相机等，根据外界拍摄的环境信息调整图像采集装置的参数，以降低外界干扰因素，使图像更加清晰，信息量更加丰富，有利于识别图像。

进一步的，所述地表特征物是经图像采集装置获取地表环境图像，然后发送至飞控计算机单元筛选出在地表环境图像中具有明显区别特征的的参考特征点。

进一步地，步骤S3中，解算出无人机在大地坐标系中的坐标及速度的方法如下：

步骤1：当无法使用或获得有效GNSS信号时，使用无人机携带的双目视觉摄像机解算出无人机到步骤S1中已标注过的地表特征物的距离；无人机从位置P_U经过Δt时间到达位置P_V，无人机在P_V位置到地表标注特征物P^j的距离为S_i(i＝1、2、3……)，S_i由无人机的图像采集装置所使用的双目视觉摄像机确定，方法与公式(1)所示方法相同：

S_i＝b*f/d_i (3)

其中，d_i是通过图像采集模块求取的某一个地表特征物在双目视觉摄像机的左右相机像素点之间的视差，i＝1、2、3……。应用此方法，可以求解出任意可获得的地表特征物到无人机的距离S_i。

步骤2：求解新时刻无人机的空间坐标P_v(X_v、Y_v、Z_v)；

由已获得的地表特征物P^j的空间坐标及步骤1获得的无人机从位置P_V到步骤S1中地表特征物P^j的距离S_i，用距离交会的方法求解无人机P_V的空间坐标(X_v、Y_v、Z_v)，公式如下：

步骤3：计算无人机的飞行速度V_t；

无人机的飞行速度由无人机从位置P_U到P_v的各方向上距离变化率求得，计算方式如下所示：V_tx＝ΔX/Δt

V_ty＝ΔY/Δt

V_tz＝ΔZ/Δt (4)

其中，Δt是无人机从位置P_U到达位置P_V的时间，ΔX，ΔY，ΔZ是无人机从位置P_U到达位置P_V的三个方向上的分量。

步骤4：将无人机的空间坐标换算成可以导航的大地坐标；

根据无人机在空间坐标系中的位置反演计算出无人机在大地坐标系中的位置，所述位置是包含经度L、纬度B、高度H的坐标信息，其在大地坐标系中位置可由公式如下计算得到：

L_n＝arctan(Y_n/X_n)

H_n＝Z_n/sinB_n-N(1-e²) (3)

式中：N为该点的卯酉圈曲率半径；e²＝(a²-b²)/a²，a、b、e分别为该大地坐标系对应地球椭球体的长半径、短半径和第一偏心率。

进一步地，步骤S4中，通过步骤S1图像采集装置识别图像中的已标注过的地表特征物的位置，对无人机新时刻的经度、纬度、高度、速度进行标定，同时利用卡尔曼滤波实时估计并补偿惯性导航系统的误差，计算视觉测量的误差，进而调整飞行路线实现导航功能，以完成飞行任务。当然图像采集装置所能获取到的已经标注过的地表特征物越多越好，所计算的精度也随之提高。

一种基于地表特征群的导航系统，包括无线通信链路、图像采集模块、导航模块、飞控计算机单元及存储器；

所述无线通信链路用于接收手持控制器对无人机的操作指令或是无人机与地面控制站的通信；

所述图像采集模块包括高速双目视觉摄像机，无人机在飞行作业过程中通过高速双目视觉摄像机采集所能获得的区域上的地表特征物图像，并传送给飞控计算机单元处理识别；

所述存储器用于所述导航系统存储程序指令及地表特征物信息；

所述飞控计算机单元用于处理图像采集模块所获取的地表特征物数据信息，判别选择符合标注条件的地表特征物，计录各特征物坐标的参数并送与存储器存储；以及用于执行所述存储器的程序指令。

本发明提供的一种基于地表特征群的导航方法及系统，其利用图像采集模块采集所能获取的地表特征物并进行标注，在无法使用或获得有效GNSS信号时的情况下，以图像采集模块所获取的特征物为参照，计算出无人机所处空间坐标，并换算成可以精确导航的大地坐标，最后由无人机飞控计算机单元控制无人机导航，完成飞行任务。此种方法，避免了在无法使用或获得有效GNSS信号时无人机无法导航的缺陷，可以利用无人机上的图像采集模块识别已经标注过地表特征物，融合惯性导航单元，实现对无人机的位置及姿态校正，并最终获取较高的定位和导航精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需的附图作简单的介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一部分实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明的基于地表特征群的导航方法流程示意图；

图2是地表特征物定位方法示意图；

图3是本发明的无人机系统结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明的实施例中的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完善的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

一种基于地表特征群的导航方法，如图1所示，包括：

S1飞行中图像采集装置获取地表环境图像，识别图像并标注特征物的空间坐标。

首先，计算无人机到地表特征物的距离；在GNSS测量中，通过导航卫星可以确定某一时刻无人机的速度及位置坐标P_U(X_U、Y_U、Z_U)，图像采集装置包括设置于无人机上的双目视觉摄像机，通过双目视觉摄像机获取尽可能多个地表特征物，用双目视觉测距原理求得该时刻无人机到地表特征物P^j(X^j、Y^j、Z^j)的距离L_j，j＝1、2、3，计算方法如下：

L_j＝b*f/d_j (1)

式中b是对双目视觉摄像机进行标定获得的其左右相机之间的距离，f为每个相机的焦距，d_j是通过图像采集模块求取的某一个地表特征物在双目视觉摄像机的左右相机像素点之间的视差。

其次，标注地表特征物P_j的坐标；同一坐标系下由投影法可以求得无人机相对于地表特征物点的偏移量ΔX_j、ΔY_j，j＝1、2、3……，则地表特征物P_j的坐标可表示为：

X^j＝X_U+ΔX_j

Y^j＝Y_U+ΔY_j

Z^j＝Z_U-L_j·cosθ_j(j＝1、2、3) (2)

其中θ_j是地表特征物和无人机的双目视觉摄像机所在平面与过无人机向地面投影的法平面夹角，由图像采集模块经过图像处理所得。

其中，所述双目视觉摄像机为高速双目CCD相机或双目红外相机等，可以根据外界拍摄的环境信息调整图像采集装置的参数，如调理云台以调整拍摄像机的角度，使更好的对特征物获取图像，鲜明区别与周围的物品；若光线不足，开启LED灯光，以降低外界干扰因素，或是调整焦距使图像更加清晰，使图形信息量更加丰富，有利于识别图像；最后给所能获取的地表特征物标注空间坐标。

S2判断导航无效，导航无效包括判断无法使用或获得有效GNSS信号时的情况等，判断条件是预先经过大量的试飞经验及设置参数确定的，如4颗导航卫星就能知道位置，但不适于无人机飞行，达到8颗以上卫星，精度才能达到适于飞行，因此导航卫星数量小于8颗时，作为判断导航无效的条件。

S3解析无人机在坐标系中的位置，以已经标注过的地表特征为参考点，解算出无人机在大地坐标系中的坐标及速度，参照图2所示地表特征物定位方法示意图，具体步骤如下：

步骤1：当无法使用或获得有效GNSS信号时，使用无人机携带的双目视觉摄像机解算出无人机到已标注过的地表特征物的距离；无人机从位置P_U经过Δt时间到达位置P_V，P_V位置无人机到地表标注特征物P^j的距离为S_i(i＝1、2、3……)，S_i由无人机的图像采集装置所使用的双目视觉摄像机确定，方法与公式(1)所示方法相同：

S_i＝b*f/d_i

其中，d_i是通过图像采集模块求取的某一个地表特征物在双目视觉摄像机的左右相机像素点之间的视差是，i＝1、2、3……。应用此方法，可以求解出任意可获得的地表特征物到无人机的距离S_i。

步骤2：求解新时刻无人机的空间坐标P_v(X_v、Y_v、Z_v)；

由已获得的地表特征物P^j的空间坐标及步骤1获得的无人机从位置P_V到地表特征物P^j的距离S_i，用距离交会的方法求解无人机P_V的空间坐标(X_v、Y_v、Z_v)，公式如下：

步骤3：计算无人机的飞行速度V_t；无人机的飞行速度由无人机从位置P_U到P_v的各方向上距离变化率求得，计算方式如下所示：

V_tx＝ΔX/Δt

V_ty＝ΔY/Δt

V_tz＝ΔZ/Δt (4)

其中，Δt是无人机从位置P_U到达位置P_V的时间。

步骤4：将无人机的空间坐标换算成可以导航的大地坐标，并控制无人机导航；根据无人机在空间坐标系中的位置反演计算出无人机在大地坐标系中的位置，所述位置是包含经度L、纬度B、高度H的坐标信息，即其在大地坐标系中位置可由公式如下计算得到：

L_n＝arctan(Y_n/X_n)

H_n＝Z_n/sinB_n-N(1-e²) (5)

式中：N为该点的卯酉圈曲率半径；e²＝(a²-b²)/a²，a、b、e分别为该大地坐标系对应地球椭球体的长半径、短半径和第一偏心率，其中长半轴a＝6378137±2m，短半轴b＝6356.7523142km，e²＝0.0066943799013。当然图像采集装置所能获取到的已经标注过的地表特征物越多越好，所计算的精度也随之提高。

S4由解算出的无人机的位置信息及速度，控制导航。

通过图像采集装置识别图像中的已标注过的目标对象的位置，对无人机经度、纬度、高度、速度进行标定，同时利用卡尔曼滤波实时估计并补偿惯性导航系统的误差，计算视觉测量的误差，进而调整飞行路线实现导航功能，以完成飞行任务。当然图像采集装置所能获取到的已经标注过的地表特征物越多越好，所计算的精度也随之提高。

实施例二

如图3所示，一种基于损失识别的无人机返航系统，包括无线通信链路、图像采集模块、导航模块、飞控计算机单元及存储器；

无线通信链路用于接收手持控制器对无人机的操作指令或是无人机与地面控制站的通信，无人机操作者通过手持控制器将指令发送给无人机，由无人机上的接收机接收并传送给飞控计算机单元控制无人机执行，如飞手控制无人机起飞，并到达指定的位置；

所述图像采集模块是无人机在飞行作业过程中利用图像采集装置采集所能获得的区域上的地表特征物图像的单元，并传送给飞控计算机单元处理标注，在无法使用或获得有效GNSS信号时获取地表特征物并由地表特征物的位置信息计算出无人机的位置信息并导航，图像采集模块包括双目视觉摄像机，双目视觉摄像机为高速双目CCD相机或双目红外相机等；

所述导航模块是指使用的GNSS及惯性导航测量单元，为无人机提供准确的位置信息；

所述存储器，用于存储程序指令及地表特征信息；

所述飞控计算机单元一方面处理图像采集模块所获取的地表特征物数据信息，判别选择符合标注条件的地表特征物，计录各特征物坐标的参数并送与存储器存储；所述飞控计算机单元另一方面还用于执行所述存储器的程序指令。

以上对本发明实施例所提供的一种基于地表特征群的导航方法及系统进行了详细的介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。

Claims (5)

1.一种基于地表特征群的导航方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、飞行中利用图像采集装置获取地表环境图像，识别地表环境图像并选择地表特征物，对地表特征物标注空间坐标；

S2、判断导航无效：无法使用或获得有效GNSS信号；

S3、解析无人机在坐标系中的位置，以步骤S1中标注的地表特征物为参考点，解算出无人机在大地坐标系中的坐标及速度；

S4、由解算出的无人机的位置信息及速度，控制导航。

2.根据权利要求1所述的一种基于地表特征群的导航方法，其特征在于，步骤S1中，首先计算无人机到地表特征物的距离：

GNSS测量可以确定某一时刻无人机的速度及位置坐标P_U(X_U、Y_U、Z_U)，图像采集装置包括设置于无人机上的双目视觉摄像机，通过双目视觉摄像机获取多个地表特征物，用双目视觉测距原理求得该时刻无人机到地表特征物P^j(X^j、Y^j、Z^j)的距离L_j，j＝1、2、3，计算方法如下：

L_j＝b*f/d_j (1)

式中b为双目视觉摄像机进行标定获得的其左右相机之间的距离，f为每个相机的焦距，d_j是通过图像采集模块求取的某一个地表特征物在双目视觉摄像机的左右相机像素点之间的视差；

其次，标注地表特征物P^j的坐标：

同一坐标系下由投影法可以求得无人机相对于地表特征物点的偏移量ΔX_j、ΔY_j，j＝1、2、3……，则地表特征物P^j的坐标可表示为：

X^j＝X_U+ΔX_j

Y^j＝Y_U+ΔY_j

Z^j＝Z_U-L_j·cosθ_j (j＝1、2、3) (2)

其中θ_j是地表特征物和无人机的双目视觉摄像机所在平面与过无人机的向地面投影的法平面夹角，由图像采集模块经过图像处理所得。

3.根据权利要求1所述的一种基于地表特征群的导航方法，其特征在于，步骤S3中，解算出无人机在大地坐标系中的坐标及速度的方法如下：

步骤1：当无法使用或获得有效GNSS信号时，使用无人机携带的双目视觉摄像机解算出无人机到步骤S1中已标注过的地表特征物的距离；无人机从位置P_U经过Δt时间到达位置P_V，无人机在P_V位置到地表标注特征物P^j的距离为S_i(i＝1、2、3……)，S_i由无人机的图像采集装置所使用的双目视觉摄像机确定，方法与公式(1)所示方法相同：

S_i＝b*f/d_i (3)

其中，d_i是通过图像采集模块求取的某一个地表特征物在双目视觉摄像机的左右相机像素点之间的视差，i＝1、2、3……。应用此方法，可以求解出任意可获得的地表特征物到无人机的距离S_i。

步骤2：求解新时刻无人机的空间坐标P_v(X_v、Y_v、Z_v)；

由已获得的地表特征物P^j的空间坐标及步骤1获得的无人机从位置P_V到步骤S1中地表特征物P^j的距离S_i，用距离交会的方法求解无人机P_V的空间坐标(X_v、Y_v、Z_v)，公式如下：

步骤3：计算无人机的飞行速度V_t；

无人机的飞行速度由无人机从位置P_U到P_v的各方向上距离变化率求得，计算方式如下所示：V_tx＝ΔX/Δt

V_ty＝ΔY/Δt

V_tz＝ΔZ/Δt (4)

其中，Δt是无人机从位置P_U到达位置P_V的时间。

步骤4：将无人机的空间坐标换算成可以导航的大地坐标；

根据无人机在空间坐标系中的位置反演计算出无人机在大地坐标系中的位置，所述位置是包含经度L、纬度B、高度H的坐标信息，其在大地坐标系中位置可由公式如下计算得到：

L_n＝arctan(Y_n/X_n)

H_n＝Z_n/sinB_n-N(1-e²) (3)

式中：N为该点的卯酉圈曲率半径；e²＝(a²-b²)/a²，a、b、e分别为该大地坐标系对应地球椭球体的长半径、短半径和第一偏心率。

4.根据权利要求1所述的一种基于地表特征群的导航方法，其特征在于，步骤S4中，通过步骤S1图像采集装置识别图像中的已标注过的地表特征物的位置，对无人机新时刻的经度、纬度、高度、速度进行标定，同时利用卡尔曼滤波实时估计并补偿惯性导航系统的误差，计算视觉测量的误差，进而调整飞行路线实现导航功能，以完成飞行任务。

5.一种基于地表特征群的导航系统，其特征在于，包括无线通信链路、图像采集模块、导航模块、飞控计算机单元及存储器；

所述无线通信链路用于接收手持控制器对无人机的操作指令或是无人机与地面控制站的通信；

所述图像采集模块包括双目视觉摄像机，无人机在飞行作业过程中通过双目视觉摄像机采集所能获得的区域上的地表特征物图像，并传送给飞控计算机单元处理识别；

所述存储器用于所述导航系统存储程序指令及地表特征物信息；

所述飞控计算机单元用于处理图像采集模块所获取的地表特征物数据信息，判别选择符合标注条件的地表特征物，计录各特征物坐标的参数并送与存储器存储；以及用于执行所述存储器的程序指令。