CN103630138A

CN103630138A - 基于摄像机头标定算法的无人机视觉导航方法

Info

Publication number: CN103630138A
Application number: CN201310681795.2A
Authority: CN
Inventors: 成怡
Original assignee: Tianjin Polytechnic University
Current assignee: Tianjin Polytechnic University
Priority date: 2013-12-09
Filing date: 2013-12-09
Publication date: 2014-03-12

Abstract

本发明属于视觉导航领域，具体涉及一种基于摄像机头标定算法的无人机视觉导航方法，利用摄像机头标定算法，利用模板的角点检测结果，实现载体的位置解算，并采用UKF滤波实现与惯性导航***参数的数据融合，从而实现视觉导航信息对惯性导航***误差的修正，获得精确的导航坐标。适合中小型无人机的高定位精度、微型化及低成本的特点，具有理论与实用价值。

Description

基于摄像机头标定算法的无人机视觉导航方法

技术领域

本发明属于视觉导航领域，涉及一种基于摄像机头标定算法的无人机视觉导航方法，特别针对小型无人机的高定位精度、微型化及低成本的要求。

背景技术

近年来，无人机(UAV)在军事上的作用日趋重要，如美国研制的“捕食者”、“全球鹰”、A160，法国的“鹰”，西欧国家(EADS公司)的HALE无人机。美国的无人机动力装置为1台双路涡喷发动机，控制***采用惯性+“导航星”空间无线电导航***数据修正方式。机载模块化侦察设备包括侧视雷达、光电侦察***、无线电技术侦察和无线电电子对抗设备、一体化数据接收与传递***、ATACCS目标指示***、转发设备等。海军型还将装备有水面活动目标选择***的扫描雷达。美国军事专家通过分析“全球鹰”无人机的作用使用经验，发现该机还有一系列缺点，主要是有效载荷的重量和体积有限，能源***功率不足，每次出动不能保证所有侦察设备同时运行。因此，相对于大型军用机，无人机要求具有低成本、小尺寸、低功耗、高精度的特点，以便于其运输、发射和回收。

先进的导航***是决定无人机完成作战任务、提高生存力的关键。近十年来，无论在定位、跟踪还是在自主信息处理及无人机载荷方面的发展已取得重大进展，如现代卫星导航技术、惯性导航***、通讯和监控技术等，此外，新的视觉感知和处理设备也已经装备到无人机上。为了在未知的、动态变化的复杂环境中执行任务，在大多数情况下，无人机使用全球定位***(GPS)导航定位和惯性导航***(IMU)。GPS的估计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位置估计的不可靠，而这些问题又是普遍存在且难以解决。在无法使用或获得有效GPS信号的时候，无人机的导航***只能依靠惯性导航***，而高精度的惯性导航***依靠于高精度的传感器，这一方面增加了成本，一方面增加了无人机的载荷。另外，由于惯导***的位置误差随时间的增长而积累，所以必须由外部信息校正，如果携带如无线电、激光扫描仪等设置，对于中小型无人机(MUAV)，载荷重量是一个最大限制。而视觉传感器重量轻、功耗小、探测距离远、分辨率高，是中小型无人机视觉导航的优选载荷。

因此，本发明旨在研究如何利用视觉信息辅助惯性导航***，提出基于摄像机头标定的无人机视觉导航方法研究，正是为了适合中小型无人机的高定位精度、微型化及低成本的特点，具有理论与实用价值。

发明内容

本发明重点研究无人机视觉导航***的定位技术。解决利用摄像机标定算法相机坐标，从而解算出载***置，解决视觉信息与惯性导航***参数的数据融合问题，实现视觉信息对惯性导航***误差的修正，获得精确的导航坐标。具体的研究方案如图1所示。主要内容如下：

1)基于摄像机头标定算法实现载***置解算；

2)设计UKF滤波器对无人机的运动状态和视觉特征的位置进行估计，从而获得无人机的导航参数。

附图说明

图1是本发明的研究方案图。

图2是本发明的UKF滤波融合视觉信息与惯性导航参数的原理。

具体实施方式

主要环节的具体设计思路如下：

(1)基于摄像机头标定算法实现载***置解算

通过3步完成：

a)建立***各坐标系：建立世界坐标系(x_w，y_w，z_w)、载体坐标系(x_o，y_o，z_o)、相机坐标系(x_c，y_c，z_c)，相平面坐标(x，y)，图像坐标(u，v)。

b)摄像机标定模板的角点检测：利用harris角点检测算法，检测模板上角点的位置坐标。

c)像机内外参数矩阵M₁，M₂的解算：由角点二维坐标和三维坐标根据公式1解算像机的内处参数矩阵，从而解算出载体在世界坐标系下的坐标。

z_{c} = [\begin{matrix} u \\ v \\ 1 \end{matrix}] = [\begin{matrix} a_{x} & 0 & u_{0} & 0 \\ 0 & a_{y} & v_{0} & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \end{matrix}] [\begin{matrix} R_{3 \times 3} & t_{3 \times 1} \\ 0 & 1 \end{matrix}] [\begin{matrix} x_{w} \\ y_{w} \\ z_{w} \\ 1 \end{matrix}] = M_{1} M_{2} X_{w} - - - (1)

(2)基于UKF滤波的数据融合

利用UKF滤波器融合视觉信息修正惯性导航***测量误差。定义无人机方向角为(φ，θ，ψ)，陀螺偏差为(b_p，b_q，b_r)，视觉信息为(φ_v，θ_v，ψ_v)，***状态变量选择x＝[φ θ ψ b_p b_p b_r]^T，观测变量选择[φ_v θ_v Ψ_v]，建立***的状态方程及观测方程，利用UKF滤波递推方程估计载体的位置姿态信息，基于UKF滤波融合视觉信息与惯性导航参数的原理如图2所示。

本发明的优点在于，导航摄像机与MEMS惯性导航器件所组成的导航***成本低廉，体积小，操作方便，精度高，满足小型无人机的载荷、尺寸、功率、成本等方面的需要，具有良好的应用前景。

Claims

1.基于摄像机头标定算法的无人机视觉导航方法利用摄像机头标定算法相机位置的解算，从而给出载***置信息，并采用UKF滤波实现与惯性导航***参数的数据融合，从而实现视觉导航信息对惯性导航***误差的修正，获得精确的导航坐标。

2.根据权利要求1所述的基于摄像机头标定算法的无人机视觉导航方法，其特征在于，采用摄像机头标定算法实现载体的位置解算。

3.根据权利要求1所述的基于摄像机头标定算法的无人机视觉导航方法，其特征在于，设计UKF滤波器对无人机的运动状态和视觉特征的位置进行估计。