【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及导航定位，具体涉及一种三维地形匹配－惯导－测速组合的飞行器定位方法。
技术介绍
1、地形作为一种天然存在的地球物理场信息，具有时域稳定、空间连续、不受干扰的特点，是一种理想的导航源。近年来，地形匹配导航在低空飞行器和水下潜航器上得到广泛应用。最经典和目前应用最广的地形匹配导航方法均基于一维高度信息进行地形匹配，信息冗余度不足容易发生错误匹配。
2、近年来有学者提出了基于二维高度信息的三维地形匹配方法，其中三维地形通过基于立体像对的摄影测量或基于合成孔径雷达的干涉测量恢复。然而，摄影测量与干涉测量运算量巨大，不利于系统的稳定性和实时性。此外，基于特征的三维地形匹配方法未能充分结合地形特性，对于地形数据的挖掘深度不够。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出了一种三维地形匹配、惯导和测速组合的飞行器定位方法，能够实现中低空场景中飞行器的自主定位。
2、为实现上述目的，本专利技术的技术方案为：
3、一种三维地形匹配、惯导和测速组合的飞行器定位方法，包括如下步骤：
4、步骤1，标定飞行器初始位置并对惯导进行初始对准；
5、步骤2，实时高程图恢复；
6、步骤3，改进的地形特征匹配，实现步骤如下：
7、步骤31.提取基准高程图与实时高程图的改进fast关键点，并计算相应的brief描述子；
8、步骤32.根据brief描述子间的相似度获取实时高程图特征点与事先存储的基准高程图特征点
9、步骤33.依据特征点对在基准高程图与实时高程图间高程差的一致性筛选正确匹配；
10、步骤34.依据特征点的空间位置不变性再次筛选正确匹配；
11、步骤35.获得刚性变换的最优估计；
12、步骤36.根据二维刚性变换结果计算最近数帧点云的水平坐标和高度，根据点云坐标求得飞行器位姿；
13、步骤4，地形、测速和惯性组合导航；
14、其中，利用激光雷达测量的载体速度通过卡尔曼滤波以固定频率校正惯导，在获得新的地形匹配定位结果后同样以滤波算法对惯导进行校正；
15、步骤5，重复步骤2-4直到飞行结束。
16、其中，所述步骤32和步骤33的筛选均采用ransac算法；所述步骤35中，获得刚性变换最优估计的步骤为：计算实时高程图与基准高程图间的二维刚性变换，结合惯导位姿与线性最小二乘求得变换初始值，将初始值代入lm算法迭代优化。
17、其中，所述步骤34中，以最小化特征点对重投影误差的原则计算实时高程图与基准高程图间的二维刚性变换。
18、其中，所述步骤4中，未获得载体速度和匹配定位结果时以惯导结果进行载体位姿更新。
19、其中，所述步骤2的实现步骤如下：
20、步骤21.根据imu输出信息进行惯性导航解算；
21、步骤22.利用卡尔曼滤波算法融合激光测速与惯性导航，并对imu输出进行校正；
22、步骤23.根据陀螺姿态和激光测速进行航位递推解算，并内插出激光点云采集时刻飞行器的位姿，记录飞行距离；
23、步骤24.根据点云采集时刻飞行器的位姿及飞行器初始位置将点云投影至统一坐标系，计算点云的水平坐标和高度并记录；
24、步骤25.飞行距离达到5km时，利用双二次多项式内插算法将存储的点云插值成栅格形式的实时高程图。
25、其中，所述步骤23中，水平位置采用内插结果，高程采用气压高度计校正惯导获得的测量结果。
26、有益效果：
27、1、本专利技术在改进三维地形特征匹配的基础上融合惯性导航、激光测速信息，实现飞行器组合定位，增强鲁棒性的同时减小了运算量，具体是根据机载激光雷达扫描的地面点云恢复实时三维地形，基于改进的地形特征匹配实时高程图与基准高程图，利用卡尔曼滤波算法融合地形匹配定位、惯性导航、激光测速信息，实现中低空场景中飞行器的自主定位，与一维高度匹配相比，二维高度匹配在匹配概率、匹配定位精度等方面具有较大的优势，且基于激光雷达点云的三维地形恢复方法相比于基于立体像对和基于insar的恢复方法更加简单，算法复杂度更低。
28、2、本专利技术通过机载激光雷达点云、惯性测姿、激光测速和气压测高信息以较小的数据量和运算量恢复出实时高程图，根据地形特性改进了实时高程图与基准高程图特征提取和匹配的算法，并在地形匹配和惯性导航组合定位的基础上引入了激光测速信息，可抑制无地形匹配定位期间惯导误差的发散，相比于其他三维地形匹配定位方法，本专利技术方法的运算量更小、鲁棒性更强，并且连续性好、定位精度高。
29、3、本专利技术相较于传统的图像fast关键点，改进的地形fast关键点考虑了地形特性，这一改进更符合真实情况，提取的特征更加丰富且鲁棒，有效提高地形匹配概率；利用地形高度不易变化的特点，提出了基于特征点对高程差一致性的误匹配检测方法，可检测绝大部分误匹配，与传统的仅依据空间位置不变性进行误匹配检测的方法相比，复杂度更低。
30、4、本专利技术中激光雷达提供了测速这一新的导航源，可在无地形匹配定位输出的情况下利用测速信息对惯导进行校正，相比传统地形以及惯性组合导航系统，在定位连续性、可靠性和定位精度等方面具有较大优势。
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1.一种三维地形匹配－惯导－测速组合的飞行器定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤32和步骤33的筛选均采用RANSAC算法；所述步骤35中，获得刚性变换最优估计的步骤为：计算实时高程图与基准高程图间的二维刚性变换，结合惯导位姿与线性最小二乘求得变换初始值，将初始值代入LM算法迭代优化。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤34中，以最小化特征点对重投影误差的原则计算实时高程图与基准高程图间的二维刚性变换。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤4中，未获得载体速度和匹配定位结果时以惯导结果进行载体位姿更新。
5.如权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述步骤2的实现步骤如下：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤23中，水平位置采用内插结果，高程采用气压高度计校正惯导获得的测量结果。
【技术特征摘要】
1.一种三维地形匹配－惯导－测速组合的飞行器定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤32和步骤33的筛选均采用ransac算法；所述步骤35中，获得刚性变换最优估计的步骤为：计算实时高程图与基准高程图间的二维刚性变换，结合惯导位姿与线性最小二乘求得变换初始值，将初始值代入lm算法迭代优化。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤34中，以最小...
【专利技术属性】
技术研发人员：纪新春，桑洋，魏东岩，李雯，周德云，袁洪，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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