【摘 要】
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无人机产业飞速发展并在城市环境中得到广泛应用.但城市密集楼宇、管线环境下需要无人机高精度、高连续的时空保障.城市间的不明干扰导致GPS失效,因此本文将无人机与双目视觉相结合对位置和姿态信息进行恢复,提高单机自主定位的时空保障能力.针对无人机在城市中复杂管线环境下的自主定位问题,根据线路的重复低纹理特性和目前通用区域匹配算法运行时间长等问题,将单帧图像中提取的线特征转换为连续帧参数空间中的点特征,实
【机 构】
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中国电子科技集团公司第五十四研究所,石家庄,中国,050081
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无人机产业飞速发展并在城市环境中得到广泛应用.但城市密集楼宇、管线环境下需要无人机高精度、高连续的时空保障.城市间的不明干扰导致GPS失效,因此本文将无人机与双目视觉相结合对位置和姿态信息进行恢复,提高单机自主定位的时空保障能力.针对无人机在城市中复杂管线环境下的自主定位问题,根据线路的重复低纹理特性和目前通用区域匹配算法运行时间长等问题,将单帧图像中提取的线特征转换为连续帧参数空间中的点特征,实现了对线特征的稳定跟踪,并设计了两层图像金字塔分层匹配结构,将算法运行时间缩短了48％.通过连续帧下视觉自主跟踪实验分析了无人机自主导航时姿态角的调整情况,实验结果表明在强光与弱光工作环境下,算法仍具有较高鲁棒性.针对无人机执行任务后的对地自主回收需求,研究了组合地标的视觉识别算法和空间位姿获取算法.最后完成近地面双圆环地标和远距离移动ArUco地标的对地自主定位,实现了无人机空地协同任务的连续性和鲁棒性,为城市复杂环境下的无人机自主导航提供了理论基础和技术验证.
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