一種基于衛(wèi)星圖像匹配的無人機(jī)自主定位算法

一種基于衛(wèi)星圖像匹配的無人機(jī)自主定位算法摘要：隨著無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷擴(kuò)展，無人機(jī)自主定位的研究越來越受到關(guān)注。本文提出了一種基于衛(wèi)星圖像匹配的無人機(jī)自主定位算法，通過無人機(jī)采集的圖像與地面基準(zhǔn)圖像進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的自主定位。該算法可以提高無人機(jī)定位的準(zhǔn)確性和魯棒性，具有較好的應(yīng)用前景。關(guān)鍵詞：無人機(jī)；自主定位；衛(wèi)星圖像匹配一、引言無人機(jī)（UnmannedAerialVehicle，UAV）是一種無人操控的飛行器，不受人類駕駛員的限制，能夠在不安全、高風(fēng)險(xiǎn)的環(huán)境下完成人類難以完成的任務(wù)。隨著無人機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷擴(kuò)展，無人機(jī)自主定位的研究越來越受到關(guān)注。無人機(jī)自主定位是指無人機(jī)在沒有任何外界輔助條件的情況下，通過自身傳感器或者地面基準(zhǔn)圖像等信息實(shí)現(xiàn)自身位置的精準(zhǔn)確定。傳統(tǒng)的無人機(jī)定位方法主要是基于GPS、慣性導(dǎo)航等技術(shù)，但在復(fù)雜環(huán)境下，這些技術(shù)的精度和魯棒性都可能受到很大的影響，因此需要尋找其他定位方法來提高無人機(jī)的定位準(zhǔn)確性和魯棒性。在此基礎(chǔ)上，本文提出了一種基于衛(wèi)星圖像匹配的無人機(jī)自主定位算法。該算法通過無人機(jī)采集的圖像與地面基準(zhǔn)圖像進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的自主定位。具體方法如下。二、基于衛(wèi)星圖像匹配的無人機(jī)自主定位算法1.圖像采集首先，在無人機(jī)起飛后，通過無人機(jī)上的相機(jī)獲取原始圖像。在圖像采集的過程中，需要保證拍攝的圖像能夠涵蓋地面基準(zhǔn)圖像中的關(guān)鍵地物，并且具有較好的清晰度和色彩飽和度。2.特征點(diǎn)提取在獲取原始圖像后，利用SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）算法提取圖像中的特征點(diǎn)。SIFT算法在提取特征點(diǎn)時(shí)，可以保證對(duì)旋轉(zhuǎn)、尺度和亮度等變化具有較好的不變性。3.特征點(diǎn)匹配在提取圖像中的特征點(diǎn)后，將無人機(jī)采集的圖像和地面基準(zhǔn)圖像中的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配。這里可以選擇使用RANSAC（RANdomSAmpleConsensus）算法對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行篩選，去除不符合要求的特征點(diǎn)，提高匹配的準(zhǔn)確性和魯棒性。4.相對(duì)定位在完成特征點(diǎn)匹配后，可以利用匹配點(diǎn)的坐標(biāo)信息計(jì)算出無人機(jī)相對(duì)于基準(zhǔn)圖像的位置和朝向。這里可以使用PnP（Perspective-n-Point）算法對(duì)相對(duì)位置進(jìn)行計(jì)算。5.絕對(duì)定位在確定無人機(jī)相對(duì)位置后，還需要進(jìn)行絕對(duì)位置的確定。這里可以使用GPS等其他定位技術(shù)對(duì)無人機(jī)的絕對(duì)位置進(jìn)行確定。在沒有GPS等其他定位技術(shù)的情況下，還可以利用圖像中的標(biāo)記或者地物進(jìn)行地圖模型的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)絕對(duì)位置的確定。三、實(shí)驗(yàn)與分析為了驗(yàn)證基于衛(wèi)星圖像匹配的無人機(jī)自主定位算法的有效性和準(zhǔn)確性，本文在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)采用的無人機(jī)為DJIMavic2Pro，基準(zhǔn)圖像選取了一張遙感圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠在較短的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的自主定位，并且具有較高的定位精度和魯棒性。四、結(jié)論本文提出了一種基于衛(wèi)星圖像匹配的無人機(jī)自主定位算法，通過無人機(jī)采集的圖像與地面基準(zhǔn)圖像進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的自主定位