CN109460046A - 一种无人机自然地标识别与自主着陆方法 - Google Patents

一种无人机自然地标识别与自主着陆方法 Download PDF

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Abstract

一种无人机自然地标识别与自主着陆方法属机器视觉导航技术领域，本发明根据给定的预着陆坐标在卫星数字地图上确定着陆区域，利用无人机在预着陆坐标拍摄航拍图像，将卫星数字地图与航拍图像进行滤波、灰度化、二值化处理、边缘特征提取和Hough变换，提取连续几何曲线，并采用加权Hausdorff距离匹配算法将二者进行匹配，根据格林定理计算无人机航拍图像中区域的形心相对于无人机的坐标，根据投影关系计算区域形心的空间坐标，并引导无人机在区域形心的空间坐标自主着陆。本发明能保证无人机在指定范围内自主识别最佳着陆点，并精准着陆，可弥补GPS导航下自主着陆误差大的不足，且自主着陆的安全性和可靠性得到提高。

Description

一种无人机自然地标识别与自主着陆方法
技术领域
本发明属机器视觉导航技术领域，具体涉及一种无人机自然地标识别与自主着陆方法。
背景技术
近年来，随着微惯导***、飞控***、微机电***和新型材料的发展，微型无人机的研究取得了极大的进展。其中旋翼式微小型无人机具有灵活性好、结构紧凑、成本低、获取数据快速等特点，应用范围也覆盖了众多领域，包括但不限于农药喷洒、地质勘测、搜寻和救援、货物运输和地图绘制等。由于人获取信息的反应速度与工作效率的局限性，这些任务尽可能的由无人机自主完成，通过既定程序或者无人机的自主规划实现自主起降、路径规划、避障和仿地飞行等动作，并保证作业过程的准确性和可靠性。
在无人机自主着陆方面，目前使用较多的为基于GPS导航的自主着陆方式，即由无人机自带的GPS传感器记录起飞时机体所处的地理坐标，或由人为指定某个地理坐标，在无人机着陆时，由GPS定位***引导无人机在所记录的地理坐标上空悬停并下降着陆。而GPS导航存在着受非空气介质干扰大，定位精度低等缺点，导致无人机在地处偏僻或遮挡物多的地区自主着陆误差大,无法精确的完成着陆任务。
基于机器视觉的无人机自主着陆方法是解决GPS***定位不准确的途径之一，目前在旋翼无人机上应用较多的为基于人工地标的自主着陆方法。而随着无人机在各个领域的应用越来越广泛，对无人机的环境适应能力要求也越来越高。一些特定的任务要求无人机在不宜放置人工地标的地点着陆，甚至要求无人机在特定的区域内自主寻找合适的着陆地点，这就要求无人机拥有识别自然地标的能力。因此，为了向无人机提供精准的导航信息，完成特定的自主着陆任务，亟需一种无人机的自然地标识别与自主着陆方法。
发明内容
本发明的目的在于针对上述已有技术存在的问题，提出一种基于机器视觉与卫星数字地图的无人机自然地标识别与自主着陆方法，利用卫星数字地图，在给定的预着陆坐标附近寻找合适的着陆区域，使无人机单目视觉***的航拍图像与卫星数字地图进行图像匹配，以消除GPS导航的误差，通过对无人机航拍图像的处理，在着陆区域内计算出最佳着陆点坐标，进行精准着陆。
本发明的无人机自然地标识别与自主着陆方法包括下列步骤：
1.1根据给定的预着陆坐标(X0,Y0,Z0)，在卫星数字地图上确定一块轮廓是凸多边形的着陆区域P，先对区域P的图像进行滤波、灰度化和二值化处理，再进一步实施边缘特征提取，剔除部分杂点，保留基于区域的主边缘特征，最后通过Hough变换提取连续几何曲线，得到卫星数字地图上区域P的轮廓曲线Ⅰ和参考图像A，其中，二值化处理采用最大类间方差法；
1.2无人机飞行至给定的预着陆坐标上空，将航拍图像进行滤波、灰度化和二值化处理，再进一步实施边缘特征提取，剔除部分杂点，保留基于区域的主边缘特征，最后通过Hough变换提取连续几何曲线，得到卫星数字地图上区域P的轮廓曲线Ⅱ和实测图像B，其中，二值化处理同样采用最大类间方差法；
1.3将步骤1.1得到的参考图像A与步骤1.2得到的实测图像B进行匹配，在无人机航拍图像中确认着陆区域P；图像匹配采用加权Hausdorff距离匹配算法，包括下列步骤：
1.3.1在参考图像A与实测图像B中，采用3-4DT算法进行特征点集在二维空间中的距离转换，得到图像距离转换矩阵JA和JB；
1.3.2提取参考图像A和实测图像B中的分支点，并分别存储到矩阵A和B中；
1.3.3根据JA、JB、A和B计算加权Hausdorff距离：
H(A,B)＝max(hWHD(A,B),hWHD(B,A))
其中：A、B是两个点集；Na是点集A中特征点的总数；a是属于A的一个特征点；d(a,B)是点集A上特征点a到点集B的距离；hWHD(A,B)代表从点集A到点集B的有向距离；hWHD(B,A)代表从点集B到点集A的有向距离；
具有最小Hausdorff距离的点就是最终匹配点，由此获取初步的定位信息；
1.3.4利用最小二乘算法对所有的匹配点对进行一一对应，来获取更为精确的位置信息；
1.4以无人机摄像头为坐标原点建立二维平面直角坐标系，根据格林定理计算无人机航拍图像中区域P的形心相对于无人机的坐标(xc,yc)；
1.5根据投影关系计算区域P形心的坐标(Xc,Yc,Zc)，具体包括:
1.5.1计算地面分辨率GSD：
其中：GSD表示地面分辨率(m)；f为镜头焦距(mm)；P为成像传感器的像元尺寸(mm)；H为无人机对应的航高(m)；
1.5.2计算影像对角线实际地面距离,根据影像的宽度w和高度h，得到图像对角线线之间的地面距离L：
其中：GSD表示地面分辨率(m)；w为影像宽度；h为影像高度；
1.5.3根据影像中心点经纬度及区域P形心相对中心点的距离及方向角,求得区域P形心的地理坐标：
其中：θ0∈(0,2π)；Lona为影像中心点的经度；Lata为影像中心点的纬度；Ri为赤道半径，取6378137m；Rj为极半径，取6356725m；
1.5.4进行地理坐标到空间坐标的转换,得到区域P形心的空间坐标(Xc,Yc,Zc)：
其中：N为曲率半径；Lon为经度；Lat为纬度；H为高程；
1.6无人机飞行至空间坐标(Xc,Yc,Zc)上空，进行垂直方向着陆。
本发明能保证无人机在指定范围内自主识别最佳着陆点，并精准着陆，可弥补GPS导航下自主着陆误差大的不足，且自主着陆的安全性和可靠性得到提高。
附图说明
图1为无人机自然地标识别与自主着陆方法的流程图
具体实施方式
为使本发明中的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下本发明进一步详细说明。
步骤一，根据给定的预着陆坐标(X0,Y0,Z0)，在卫星数字地图上确定一块合适的着陆区域P(要求该区域轮廓是凸多边形)，先对区域P的图像进行滤波处理，灰度化处理，二值化处理，再进一步实施边缘特征提取，剔除部分杂点，保留基于区域的主边缘特征，最后通过Hough变换提取连续几何曲线得到卫星数字地图上区域P的轮廓曲线，得到参考图像A，其中，二值化处理选择最大类间方差法，假设T为选取的全局阈值，将图像所有像素点的像素按照T为分界线分为前景和背景，ω1和ω2分别表示属于背景和属于前景像素占整幅图像的比例，则：
其中：p(i)表示像素值为i的像素在图像中出现的概率。
μ0和μ1分别表示背景和前景像素点像素的平均值，μ为所有像素点的平均像素值，则：
该阈值对应的类间方差σ2(T)定义为:
σ2(T)＝ω0(T)[μ0(T)-μ(T)]2+ω1(T)[μ1(T)-μ(T)]2＝ω0(T)ω1(T)[μ0(T)-μ1(T)]2
遍历各个灰度值，找到类间方差最大对应的阈值T，即为所求阈值。
步骤二，无人机飞行至给定的预着陆坐标上空附近，将航拍图像进行滤波处理，灰度化处理，二值化处理，再进一步实施边缘特征提取，剔除部分杂点，保留基于区域的主边缘特征，最后通过Hough变换提取连续几何曲线得到卫星数字地图上区域P的轮廓曲线，得到实测图像B。其中，二值化处理同样选择最大类间方差法。
步骤三，将参考图像A与实测图像B进行匹配，在无人机航拍图像中确认着陆区域P。图像匹配采用加权Hausdorff距离匹配算法，具体步骤如下：
(1)在参考图像A与实测图像B中，采用3-4DT算法进行特征点集在二维空间中的距离转换，得到图像距离转换矩阵JA和JB；
(2)提取参考图像A和实测图像B中的分支点，并分别存储到矩阵A和B中；
(3)根据JA、JB、A和B计算加权Hausdorff距离：
H(A,B)＝max(hWHD(A,B),hWHD(B,A))
其中：A、B是两个点集，Na是点集A中特征点的总数，a是属于A的一个特征点，d(a,B)是点集A上特征点a到点集B的距离，hWHD(A,B)、hWHD(B,A)分别代表了从点集A到点集B和从点集B到点集A的有向距离。
具有最小Hausdorff距离的点就是最终匹配点由此获取初步的定位信息。
(4)利用最小二乘算法对所有的匹配点对进行一一对应，来获取更为精确的位置信息。
步骤四，以无人机摄像头为坐标原点建立二维平面直角坐标系，计算无人机航拍图像中区域P的形心相对于无人机的坐标(xc,yc)。
根据格林定理，沿区域P的闭合轮廓积分：
离散化后，上式转化为：
步骤五，根据投影关系计算区域P形心的坐标(Xc,Yc,Zc):
(1)计算地面分辨率:
其中：GSD表示地面分辨率(m),f为镜头焦距(mm),P为成像传感器的像元尺寸(mm),H为无人机对应的航高(m)。
(2)计算影像对角线实际地面距离,根据影像的宽度w和高度h得到图像对角线线之间的地面距离:
(3)根据影像中心点经纬度及区域P形心相对中心点的距离及方向角,求得区域P形心的地理坐标:
其中：θ0∈(0,2π),Lona、Lata为影像中心点的经纬度,Ri为赤道半径取6378137m,Rj为极半径取6356725m。
(4)进行地理坐标转换到空间之间坐标系之间的转换
其中：N为曲率半径,Lon、Lat、H分别为经度、纬度和高程,得到区域P形心的空间坐标(Xc,Yc,Zc)。
步骤六，无人机飞行至空间坐标(Xc,Yc,Zc)上空，进行垂直方向着陆。

Claims (1)

1.一种无人机自然地标识别与自主着陆方法，其特征在于包括下列步骤：
1.1根据给定的预着陆X0,Y0,Z0坐标，在卫星数字地图上确定一块轮廓是凸多边形的着陆区域P，先对区域P的图像进行滤波、灰度化和二值化处理，再进一步实施边缘特征提取，剔除部分杂点，保留基于区域的主边缘特征，最后通过Hough变换提取连续几何曲线，得到卫星数字地图上区域P的轮廓曲线Ⅰ和参考图像A，其中，二值化处理采用最大类间方差法；
1.2无人机飞行至给定的预着陆坐标上空，将航拍图像进行滤波、灰度化和二值化处理，再进一步实施边缘特征提取，剔除部分杂点，保留基于区域的主边缘特征，最后通过Hough变换提取连续几何曲线，得到卫星数字地图上区域P的轮廓曲线Ⅱ和实测图像B，其中，二值化处理同样采用最大类间方差法；
1.3将步骤1.1得到的参考图像A与步骤1.2得到的实测图像B进行匹配，在无人机航拍图像中确认着陆区域P；图像匹配采用加权Hausdorff距离匹配算法，包括下列步骤：
1.3.1在参考图像A与实测图像B中，采用3-4DT算法进行特征点集在二维空间中的距离转换，得到图像距离转换矩阵JA和JB；
1.3.2提取参考图像A和实测图像B中的分支点，并分别存储到矩阵A和B中；
1.3.3根据JA、JB、A和B计算加权Hausdorff距离：
H(A,B)＝max(hWHD(A,B),hWHD(B,A))
其中：A、B为两个点集；Na为点集A中特征点的总数；a是属于A的一个特征点；d(a,B)是点集A上特征点a到点集B的距离；hWHD(A,B)代表从点集A到点集B的有向距离；hWHD(B,A)代表从点集B到点集A的有向距离；
具有最小Hausdorff距离的点就是最终匹配点，由此获取初步的定位信息；
1.3.4利用最小二乘算法对所有的匹配点对进行一一对应，来获取更为精确的位置信息；
1.4以无人机摄像头为坐标原点建立二维平面直角坐标系，根据格林定理计算无人机航拍图像中区域P的形心相对于无人机的xc,yc坐标；
1.5根据投影关系计算区域P形心的Xc,Yc,Zc坐标，具体包括:
1.5.1计算地面分辨率GSD：
其中：GSD表示地面分辨率(m)；f为镜头焦距(mm)；P为成像传感器的像元尺寸(mm)；H为无人机对应的航高(m)；
1.5.2计算影像对角线实际地面距离,根据影像的宽度w和高度h，得到图像对角线线之间的地面距离L：
其中：GSD表示地面分辨率(m)；w为影像宽度；h为影像高度；
1.5.3根据影像中心点经纬度及区域P形心相对中心点的距离及方向角,求得区域P形心的地理坐标：
其中：θ0∈(0,2π)；Lona为影像中心点的经度；Lata为影像中心点的纬度；Ri为赤道半径，取6378137m；Rj为极半径，取6356725m；
1.5.4进行地理坐标到空间坐标的转换,得到区域P形心的空间坐标Xc,Yc,Zc：
其中：N为曲率半径；Lon为经度；Lat为纬度；H为高程；
1.6无人机飞行至空间坐标Xc,Yc,Zc上空，进行垂直方向着陆。
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