【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机定位，具体而言，涉及一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照物视觉定位坐标方法。
技术介绍
1、高效准确的定位坐标方法是影响无人机执行任务的重要因素，目前通常使用卫星导航定位技术、惯性导航技术，又或者是两者的结合来作为无人机导航及定位的方法，其中，卫星导航定位技术能够实现全球覆盖、全天候工作，无地域限制且不受天气影响；惯性导航技术则能够做到短期内的高精度定位。
2、然而，从定位精度的角度考虑，民用gps接收机在开放环境下的水平定位精度通常在5-10米左右，所以基于卫星导航定位技术无法实现无人机的高精度作业；惯性导航技术是一种利用惯性传感器(如加速度计和陀螺仪)来测量物体的运动状态，从而实现对物体位置、速度和姿态进行连续测量和推算的导航技术，但由于累积误差、漂移等情况，使得无人机在长时间作业的情况下，也无法具备较高的精度。
3、因此，如何设计一种高精度的定位坐标方法尤为重要。
技术实现思路
1、鉴于此，本专利技术提出了一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照物视觉定位坐标方法，旨在解决当前技术中无人机长时间作业的情况下，定位精度较差的问题。
2、本专利技术提出的一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照物视觉定位坐标方法，包括：
3、基于卫星定位技术，获取无人机的坐标并记为第一模糊定位坐标，对所述第一模糊定位坐标进行第一精确化处理，得到第一精确定位坐标；
4、在无人机侧面设置角度固定的摄像采集装置，无人机匀速移动
5、将所述起始立面图与结束立面图分别转换为灰度图并基于si ft算法选取所述灰度图中的一个关键点；根据无人机的移动距离与两个灰度图中关键点的移动距离获取无人机的计算高度；
6、根据无人机的精确定位坐标与航向角获取计算经度与计算纬度；
7、基于卫星定位技术，再次获取无人机的坐标并记为第二模糊定位坐标，对所述第二模糊定位坐标进行第二精确化处理，得到第二精确定位坐标；
8、根据无人机的计算高度、计算经度、计算纬度与第二精确定位坐标中高度、经度与纬度关系分别确定高度调整系数、经度调整系数与纬度调整系数；则所述无人机的实际坐标为实时获取的精确定位坐标与与对应调整系数的乘积。
9、进一步地，所述第一精确化处理包括：
10、通过至少两种不同的卫星定位，获取若干个所述模糊定位坐标以及每个所述模糊定位坐标对应的精确度信任因子，根据所述模糊定位坐标和所述精确度信任因子处理，得到所述第一精确定位坐标；
11、所述精确定位坐标满足以下关系：
12、
13、其中，x、y、z分别表示无人机的精确定位坐标的经度、纬度与高度；xi、y i、z i分别表示无人机在第i个卫星系统中给出的经度、纬度与高度。
14、进一步地，所述精确度信任因子根据信噪比、定位误差估计值以及无人机当前位置下能够接收到并使用的卫星数量获得；
15、所述精确度信任因子通过以下关系获得：
16、
17、其中，ωi表示第i个卫星系统的精确度信任因子，σi表示第i个卫星系统的定位误差估计值；snri表示第i个卫星系统的信噪比；snrmax表示所有卫星系统中最高的信噪比；ni表示第i个卫星系统的可见卫星数量；nmax表示是所有卫星系统中可见卫星数量的最大值。
18、进一步地，当基于s i ft算法选取所述灰度图中的一个关键点时，包括：
19、获取所有所述灰度图中的特征点的对比度，分别计算不同灰度图中的同一特征点的对比度平均值与对比度均方误差值，并根据每个特征点的所述对比度平均值与对比度均方误差值选取一个关键点。
20、进一步地，根据每个特征点的所述对比度平均值与对比度均方误差值选取一个关键点时，选取可靠性评估值最大的特征点作为关键点，所述可靠性评估值满足以下关系：
21、
22、其中，f为可靠性评估值，α、β为常数，为对比度平均值，m2为对比度均方误差值。
23、进一步地，根据无人机的移动距离与两个灰度图中关键点的移动距离获取无人机的计算高度，包括：
24、对两个灰度图分别以相同位置为原点、以相同方向为x轴与y轴，建立直角坐标系，分别获取两个灰度图中关键点的坐标，根据所述坐标计算两个灰度图中关键点的距离；
25、获取无人机的运动时间与航向角，计算无人机的位移距离，所述无人机的运动距离满足以下关系：
26、x＝v·t·cosθ；
27、其中，x为无人机的位移距离，表示与拍摄面平行方向上的位移值；v为无人机运动速度，t为无人机运动时间。
28、根据两个灰度图中关键点的距离与无人机的运动距离获取比例尺的大小；获取任一灰度图中关键点与地面的距离，并根据比例尺计算得到无人机的计算高度。
29、进一步地，根据无人机的精确定位坐标与航向角获取计算经度与计算纬度，包括：
30、所述计算纬度满足以下关系：
31、
32、其中，φ为计算纬度，r为地球半径。
33、进一步地，根据无人机的精确定位坐标与航向角获取计算经度与计算纬度，还包括：
34、所述计算纬度满足以下关系：
35、
36、其中，λ为计算经度。
37、进一步地，所述高度调整系数为所述计算高度与第二精确定位坐标中高度之比；所述经度调整系数为所述计算经度与第二精确定位坐标中经度之比；所述纬度调整系数为所述计算纬度与第二精确定位坐标中纬度之比。
38、进一步地，所述第二精确化处理中，所述精确定位坐标满足以下关系：
39、
40、其中，x、y、z分别表示无人机的精确定位坐标的经度、纬度与高度；xi、y i、z i分别表示无人机在第i个卫星系统中给出的经度、纬度与高度。
41、与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：
42、通过将卫星定位和视觉定位技术结合，提供了一种高精度的无人机定位方法。首先，卫星定位技术为无人机提供了初步的坐标信息，但由于其精度受限，该方案通过对这些模糊坐标进行精确化处理，得到更准确的定位数据。然后，无人机侧装的摄像头在无人机移动过程中采集的立面图像，结合s ift算法提取的关键点，进一步提高了定位精度。通过将视觉数据与卫星数据融合，即使在卫星信号较弱的环境下，视觉定位仍能提供重要的辅助信息，确保定位结果的稳定性和可靠性。无人机的移动高度、经纬度等多维度数据都能被精准计算，并通过调整系数进一步修正定位误差。此外，方案中还包括对关键点的可靠性评估，确保选择的特征点能够稳定可靠地匹配。通过动态调整和多次精确化处理，该方法能实时、准确地提供无人机的精确定位坐标，适用于长时间作业和各种复杂环境中的无人机任务。
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1.一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照物视觉定位坐标方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照物视觉定位坐标方法，其特征在于，所述第一精确化处理包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照物视觉定位坐标方法，其特征在于，所述精确度信任因子根据信噪比、定位误差估计值以及无人机当前位置下能够接收到并使用的卫星数量获得；
4.根据权利要求3所述的一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照物视觉定位坐标方法，其特征在于，当基于SIFT算法选取所述灰度图中的一个关键点时，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照物视觉定位坐标方法，其特征在于，根据每个特征点的所述对比度平均值与对比度均方误差值选取一个关键点时，选取可靠性评估值最大的特征点作为关键点，所述可靠性评估值满足以下关系：
6.根据权利要求5所述的一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照物视觉定位坐标方法，其特征在于，根据无人机的移动距离与两个灰度图中关键点的移动距离获取无人机
7.根据权利要求6所述的一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照物视觉定位坐标方法，其特征在于，根据无人机的精确定位坐标与航向角获取计算经度与计算纬度，包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照物视觉定位坐标方法，其特征在于，根据无人机的精确定位坐标与航向角获取计算经度与计算纬度，还包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照物视觉定位坐标方法，其特征在于，所述高度调整系数为所述计算高度与第二精确定位坐标中高度之比；所述经度调整系数为所述计算经度与第二精确定位坐标中经度之比；所述纬度调整系数为所述计算纬度与第二精确定位坐标中纬度之比。
10.根据权利要求9所述的一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照物视觉定位坐标方法，其特征在于，所述第二精确化处理中，所述精确定位坐标满足以下关系：
...【技术特征摘要】
1.一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照物视觉定位坐标方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照物视觉定位坐标方法，其特征在于，所述第一精确化处理包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照物视觉定位坐标方法，其特征在于，所述精确度信任因子根据信噪比、定位误差估计值以及无人机当前位置下能够接收到并使用的卫星数量获得；
4.根据权利要求3所述的一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照物视觉定位坐标方法，其特征在于，当基于sift算法选取所述灰度图中的一个关键点时，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照物视觉定位坐标方法，其特征在于，根据每个特征点的所述对比度平均值与对比度均方误差值选取一个关键点时，选取可靠性评估值最大的特征点作为关键点，所述可靠性评估值满足以下关系：
6.根据权利要求5所述的一种基于无人机侧装摄像头的采集立面参照...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨肖坤，
申请(专利权)人：鄂尔多斯市翔天飞宇无人飞行器科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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