结构光辅助的惯性/视觉室内导航三维环境重构方法

室内环境全局信息对未知环境下的微型飞行器导航与定位具有重要的意义。针对惯性导航系统难以创建全局地图等问题,提出一种结构光辅助的惯性/视觉室内导航三维环境重构方法。该方法通过改进单点激光三角测距获得结构光上每个点在相机系下的坐标,使用惯性信息辅助图像匹配测角代替传统三维重建技术中的驱动单元获取两帧图像间角度信息,实现离散点组成的室内环境构造,结合平面构建策略剔除了错误离散点,改进了室内三维环境重构效果。实验结果表明:使用该方法获得的帧间角度准确,低转速下角度测量误差在5%以内;融合了离散点与平面的室内环境能够表现室内环境特征,并有效消除了错误离散点的干扰,将错误率降低到1%以下。     

大视场双目投影条纹方法中的相机参数标定与优化研究

投影条纹法具有高精度、高分辨的特点,且实验设备简单,对实验环境要求低,适宜于不同尺度的三维形貌测量。双目投影条纹法通常采用有标准参照物的相机标定方法获取相机参数,以实现物体表面三维形貌重建。然而,在大型结构的三维形貌测量中参照物的相对尺度较小,传统的基于重投影的相机标定方法在特征检测中引入的误差会被放大,从而影响三维表面形貌测量的稳定性和准确性。本文结合双目投影条纹成像原理,提出了一种适用于大面积形貌测量的投影条纹系统标定方法。该方法利用投影条纹控制点以及对极几何约束对张氏标定法结果进行优化,从而可以在大视场标定中保持较高的精度。实验表明,在标定板与测量物大小相当时,本文提出的标定方法与传统标定方法的测量结果基本一致;当标定板远小于待测物时,本文方法的测量精度和稳定性明显优于传统方法。     

超宽带测距辅助的无人机近距离相对导航方法

针对无人机之间的相对导航问题,提出了一种基于超宽带/相对差分的相对导航方法,基于伪距测量和超宽带测量的特征,给出了无人机之间的双差、双差变化率、超宽带测距测速以及双机定位数据做差的量测方程,并根据近距离编队跟随飞行的场景设计了相对导航状态方程,结合扩展卡尔曼滤波器对相对状态进行估计,最后针对不同的相对导航配置和卫星可用情况进行了仿真。仿真结果表明,该方案的相对导航精度明显优于仅采用一种相对测量量的效果,且在可用导航卫星越少的情况下精度提升越明显,在仅有4颗可用星的情况下,X、Y、Z三个方向(地心地固系)的相对导航均方根误差分别降低了3.2、13.06、2.01倍。该方法可有效提升编队飞行等多无人机应用场景下的相对导航精度。     

惯性信息辅助的快速大视角图像匹配方法

大视角图像匹配算法的鲁棒性与实时性直接影响飞行器对远距离目标定位的性能。针对目前仿射不变图像匹配算法实时性较差的问题,提出一种惯性信息辅助的快速大视角图像匹配方法。该方法对现有的快速图像匹配算法进行改进,避免了构建高斯金字塔,提高了算法效率。然后利用机载惯性导航信息求解实时图与参考图之间的单应性矩阵,并对实时图进行模拟视角变换以此减小图像间视角差异,克服了现有的大视角图像匹配算法盲目多次的匹配计算,实现了大视角图像的快速匹配。实验结果表明,惯性信息辅助的大视角图像匹配算法与现有的快速仿射不变性匹配算法相比,匹配效率提高了至少2倍。