一种用于GNSS拒止环境的无人机全局定位方法技术

本发明专利技术公开了一种用于GNSS拒止环境的无人机全局定位方法，结合机载摄像头、惯性测量单元、气压计以及磁力计等多种传感器，改进视觉里程计无法实现WGS

【技术实现步骤摘要】
一种用于GNSS拒止环境的无人机全局定位方法


[0001]本专利技术属于GNSS拒止环境下多旋翼无人机定位
，更为具体地讲，涉及一种用于GNSS拒止环境的无人机全局定位方法。

技术介绍

[0002]随着无人机技术的日益成熟，现已应用于各种领域，如搜救、巡检等。精确的位置估计是无人机顺利执行任务的前提，以全球导航卫星系统GNSS(Global Navigation Satellite System，GNSS)为代表的传统定位导航技术在无人机导航系统中得到了良好应用。
[0003]卫星信号被干扰、遮挡等导致的GNSS定位设备无法正常输出导航参数的情形称为GNSS拒止环境(GNSS denied environments)，由于GNSS信号容易被建筑物、高山、树林等区域干扰和遮挡，导致无人机飞行受到限制。基于多源数据融合的导航技术依靠视觉、IMU等多种传感器获取周围环境信息，并利用信息融合技术得到无人机定位信息，从而降低无人机对GNSS的依赖，在民用领域具有较好的应用前景。
[0004]如图1所示，在2021年01月05日公布的、公布号为CN112179338A的中国专利技术专利申请中公布了一种基于视觉和惯导融合的低空无人机自身定位方法，利用单目相机和IMU模块的各自特点，实现传感器数据的互补。其中，通过单目相机进行定位虽然能够适应大多数场景，但不能解决尺度问题，且在弱纹理场景及快速运动场景下无法建立匹配关系，容易出现跟踪丢失的问题；而纯IMU可以在短时间内(毫秒级)很好地反映动态变化，但长时间内(秒级)其累积误差则会不断增加。因此，在定位流程的初始化、局部优化以及全局优化等阶段，通过融合视觉和惯导信息，可以实现不同传感器间的优势互补，最终达到增强定位系统适用性和准确性的目的，为战场低空环境下的无人机自身定位提供可靠的技术保障。然而，该方法只适合于低空环境。
[0005]目前无人机定位技术存在以下问题：
[0006](1)、由于无人机通常需要借助无人机上的GNSS来实现定位，难以实现拒止环境下的定位与飞行；
[0007](2)、现有基于SLAM的视觉定位系统仅能实现局部坐标系下的相对定位，无法实现全局坐标系下的定位；
[0008](3)、现有无人机定位方法在机载平台上运算实时性不佳，限制了无人机飞行机动性。
[0009]有鉴于此，有必要提出基于视觉的无人机全局定位方法，用于GNSS拒止环境下的定位。

技术实现思路

[0010]本专利技术的目的在于克服现有技术不足，提供一种用于GNSS拒止环境的无人机全局定位方法，为拒止环境下的无人机定位提供更可靠的位姿信息，实现无人机在拒止环境下
的稳定飞行。
[0011]为实现上述专利技术目的，本专利技术用于GNSS拒止环境的无人机全局定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0012](1)、首先进行初始化，输入无人机起飞经纬度(lon
takeoff
,lat
takeoff
)、目标点的WGS84坐标，然后根据磁力计输出的磁场矢量计算航向角，获取稳定的航向角yaw
mag
；
[0013]|yaw
current
‑
yaw
last
|≤θ
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0014]其中，yaw
current
为当前循环计算出的航向角，yaw
last
为上一个循环计算出的航向角，θ为单位为弧度制的阈值，循环计算，直到满足公式(1)的条件，获得磁力计航向角yaw
mag
＝yaw
current
；
[0015]然后，无人机起飞；
[0016](2)、基于机载摄像头视觉信息计算无人机局部位置、姿态角
[0017]2.1)、首先，机载摄像头采集当前图像数据，通过FAST(Features from Accelerated Segment Test)角点检测算法获得图像关键点，基于BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)描述子对图像关键点进行描述，得到特征点；
[0018]2.2)、然后，计算上一帧图像与当前帧图像的特征点匹配关系，求得相机坐标系下第k帧与第k+1帧之间的旋转矩阵平移向量
[0019]构建基础矩阵E：
[0020][0021]点点为特征点匹配点对i，i＝1,2,
…
,8的两个匹配特征点，点位于第k帧、点位于第k+1帧，分别表示为其中，为第k帧上点的像素横坐标、像素纵坐标，为第k+1帧上点的像素横坐标、像素纵坐标；其在归一化平面上的坐标分别为：
[0022][0023]基于八点法，求解以下公式：
[0024][0025]得到基础矩阵E；
[0026]基于奇异值分解，通过基础矩阵E求得第k帧与第k+1帧之间的旋转矩阵平移向量
[0027]2.3)、然后，根据旋转矩阵平移向量计算所有特征点的深度即求解以下公式：
[0028][0029]得到第k帧点第k+1帧点的深度N为特征点匹配点对的数量；
[0030]2.4)、最后，计算无人机旋转矩阵平移向量
[0031]对于k+1帧点根据以下公式得到世界坐标系下的非齐次坐标
[0032][0033]其中：
[0034][0035][0036]式中，为第0帧到第k+1帧的旋转矩阵，为第0帧到第k+1帧的平移向量，则点在世界坐标系下的齐次坐标
[0037][0038]定义从相机坐标系到世界坐标系的旋转矩阵
[0039][0040]平移向量
[0041][0042]基于奇异值分解，通过以下公式求解旋转矩阵平移向量
[0043][0044]其中，平移向量表示基于机载摄像头视觉信息计算出的无人机局部位置，旋转矩阵为基于机载摄像头视觉信息计算出的无人机局部姿态角；
[0045](3)、基于惯性测量单元的加速度、角速度计算无人机局部位置、姿态角
[0046]3.1)、通过惯性测量单元积分来计算第k+1帧的位置、速度：
[0047][0048]其中，为世界坐标系下第k+1帧的位置，为世界坐标系下第k帧的位置，为世界坐标系下第k帧的速度，为世界坐标系下第k+1帧的速度，Δt
k
为第k帧与第k+1帧之间的时间间隔，为惯性测量单元在世界坐标系下的旋转矩阵，为惯性测量单元加速度计输出的加速度信息，g
w
＝[0,0,g]T
为重力加速度；
[0049]3.2)、计算无人机四元数：
[0050][0051]其中，为世界坐标系下第k+1帧的四元数，为世界坐标系下第k帧的四元数，为惯性测量单元输出的角速度信息，为的反对称矩阵；
[0052]其中，表示无人机局部位置，表示局部姿态角本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于GNSS拒止环境的无人机全局定位方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、首先进行初始化，输入无人机起飞经纬度(lon
takeoff
，lat
takeoff
)、目标点的WGS84坐标，然后根据磁力计输出的磁场矢量计算航向角，获取稳定的航向角yaw
mag
；|yaw
current
‑
yaw
last
|≤θ
ꢀꢀꢀꢀ
(1)其中，yaw
current
为当前循环计算出的航向角，yaw
last
为上一个循环计算出的航向角，θ为单位为弧度制的阈值，循环计算，直到满足公式(1)的条件，获得磁力计航向角yaw
mag
＝yaw
current
；然后，无人机起飞；(2)、基于机载摄像头视觉信息计算无人机局部位置、姿态角2.1)、首先，机载摄像头采集当前图像数据，通过FAST(Features from Accelerated Segment Test)角点检测算法获得图像关键点，基于BRIEF(Binary RobustIndependent Elementary Features)描述子对图像关键点进行描述，得到特征点；2.2)、然后，计算上一帧图像与当前帧图像的特征点匹配关系，进而求得相机坐标系下第k帧与第k+1帧之间的旋转矩阵平移向量构建基础矩阵E：点点为特征点匹配点对i，i＝1，2，...，8的两个匹配特征点，点位于第k帧、点位于第k+1帧，分别表示为其中，为第k帧上点的像素横坐标、像素纵坐标，为第k+1帧上点的像素横坐标、像素纵坐标；其在归一化平面上的坐标分别为：基于八点法，求解以下公式：得到基础矩阵E；基于奇异值分解，通过基础矩阵E求得第k帧与第k+1帧之间的旋转矩阵平移向量
2.3)、然后，根据旋转矩阵平移向量计算所有特征点的深度即求解以下公式：得到第k帧点第k+1帧点的深度N为特征点匹配点对的数量；2.4)、最后，计算无人机旋转矩阵平移向量对于k+1帧点根据以下公式得到世界坐标系下的非齐次坐标根据以下公式得到世界坐标系下的非齐次坐标其中：其中：式中，为第0帧到第k+1帧的旋转矩阵，为第0帧到第k+1帧的平移向量，则点在世界坐标系下的齐次坐标在世界坐标系下的齐次坐标定义从相机坐标系到世界坐标系的旋转矩阵定义从相机坐标系到世界坐标系的旋转矩阵平移向量平移向量基于奇异值分解，通过以下公式求解旋转矩阵平移向量平移向量其中，平移向量表示基于机载摄像头视觉信息计算出的无人机局部位置，旋转矩阵为基于机载摄像头视觉信息计算出的无人机局部姿态角；(3)、基于惯性测量单元的加速度、角速度计算无人机局部位置、姿态角3.1)、通过惯性测量单元积分来计算第k+1帧的位置、速度：
其中，为世界坐标系下第k+1帧的位置，为世界坐标系下第k帧的位置，为世界坐标系下第k帧的速度，为世界坐标系下第k+1帧的速度，Δt
k
为第...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓一晖，詹惠琴，赵建伟，文浩，程洪，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：