本文關(guān)鍵詞：無人機(jī)飛行途中視覺導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 航路點(diǎn)自動選取 景象匹配導(dǎo)航 特征點(diǎn)跟蹤 序列圖像特征點(diǎn)匹配后驗(yàn) 基于序列圖像的運(yùn)動估計(jì)

【摘要】：視覺導(dǎo)航是一種重要的自主導(dǎo)航方式。在GPS失效情況下，視覺導(dǎo)航作為有效的輔助導(dǎo)航方式，對無人機(jī)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)長航時高精度導(dǎo)航起著重要的作用。由于視覺成像受復(fù)雜自然環(huán)境及飛行狀態(tài)的影響，視覺導(dǎo)航面臨魯棒性差的問題。本文對復(fù)雜環(huán)境下視覺導(dǎo)航中景象匹配導(dǎo)航和基于序列圖像的運(yùn)動估計(jì)中的關(guān)鍵技術(shù)展開較為系統(tǒng)深入的研究。主要貢獻(xiàn)如下： 1.針對景象匹配中人工選取航路點(diǎn)費(fèi)時、費(fèi)力、受主觀因素影響，很難滿足實(shí)際應(yīng)用的問題，提出了基于顯著性分析的航路點(diǎn)自動選取算法。該方法首先將稀疏低秩分解和稀疏編碼相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)航拍圖像的顯著結(jié)構(gòu)區(qū)域的檢測；然后，基于顯著性分析結(jié)果實(shí)現(xiàn)了航路點(diǎn)正負(fù)訓(xùn)練樣本的自動獲取，并提取訓(xùn)練樣本的邊緣和互相關(guān)面的4個特征訓(xùn)練SVM分類器參數(shù)；最后，利用SVM分類器對樣本圖像進(jìn)行航路點(diǎn)與非航路點(diǎn)的分類。用Google Earth軟件獲取實(shí)驗(yàn)樣本作為航拍圖像，進(jìn)行SVM分類器的設(shè)計(jì)與測試，測試結(jié)果表明平均分類精度為93.33%。利用谷歌下載器獲取包含預(yù)定航跡的大基準(zhǔn)圖，進(jìn)行航路點(diǎn)的選取，結(jié)果表明，該方法能夠有效地從基準(zhǔn)圖中提取出航路點(diǎn)。 2.針對具有較大旋轉(zhuǎn)和尺度畸變的航拍圖像匹配，Hausdorff匹配算法存在魯棒性差的問題，，提出了基于形狀上下文的加權(quán)Hausdorff景象匹配算法。該方法首先構(gòu)建基于邊緣連續(xù)性檢測的結(jié)構(gòu)關(guān)鍵點(diǎn)提取方法，減小瑣碎邊緣點(diǎn)對目標(biāo)結(jié)構(gòu)描述的影響；然后，利用形狀上下文對目標(biāo)邊緣結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行有效描述，以形狀上下文匹配代價作為加權(quán)系數(shù)，并結(jié)合距離函數(shù)約束，構(gòu)造了新的加權(quán)Hausdorff距離作為相似性度量用于景象匹配。以Google Earth圖像作為航拍圖像，在同時存在旋轉(zhuǎn)、尺度及時空差異下進(jìn)行匹配實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，本文算法在角度變化1o~8o和尺度變化0.9~1.2的范圍內(nèi)具有較好的魯棒性。 3.針對序列圖像的幀間運(yùn)動變化較大下出現(xiàn)特征點(diǎn)跟蹤誤差大的問題，提出了基于多重約束的KLT特征點(diǎn)跟蹤方法。該方法首先在KLT跟蹤算法的框架下，利用光流梯度矩陣的特征值大小判斷特征點(diǎn)；然后基于時間可逆性約束，利用后向跟蹤求解后向偏移量，并與前向偏移量相結(jié)合，構(gòu)造一種新的偏移量—雙向加權(quán)偏移量；利用雙向偏移量的閾值約束和多分辨率約束，在幀間運(yùn)動變化較大的情況下對特征點(diǎn)位置進(jìn)行分層最優(yōu)估計(jì)。用Google Earth圖像構(gòu)建序列圖像，并進(jìn)行特征點(diǎn)跟蹤實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明本文算法在較大的平移和旋轉(zhuǎn)運(yùn)動下，跟蹤精度優(yōu)于P-KLT和TRC-KLT算法。 4.針對上述基于多重約束KLT特征點(diǎn)跟蹤方法的幀間特征點(diǎn)匹配后驗(yàn)問題，提出一種基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)一致性約束的序列圖像特征點(diǎn)匹配后驗(yàn)分析方法。該方法首先以圖間所有可能的匹配點(diǎn)對作為分配圖的頂點(diǎn)，以圖像點(diǎn)集內(nèi)和點(diǎn)集間的加權(quán)形狀上下文統(tǒng)計(jì)特征構(gòu)造新的度量函數(shù)并作為圖的邊權(quán)值，構(gòu)造新的分配圖；然后，利用迭代求解方法實(shí)現(xiàn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)一致性約束下幀間特征點(diǎn)匹配，并獲取邊權(quán)值系數(shù)和的最大值；最后，通過與第4章跟蹤結(jié)果在上述圖模型下邊權(quán)值系數(shù)和的對比，判斷跟蹤結(jié)果的正確性。將該方法用于第4章特征點(diǎn)跟蹤所得到匹配點(diǎn)對的后驗(yàn)分析。結(jié)果表明，該方法能夠?qū)Φ?章跟蹤結(jié)果的正確性進(jìn)行準(zhǔn)確判斷。 5.針對序列圖像運(yùn)動估計(jì)在實(shí)際工程應(yīng)用中，由于飛行環(huán)境及飛行狀態(tài)的影響導(dǎo)致導(dǎo)航參數(shù)估計(jì)出現(xiàn)較大誤差的情況，運(yùn)用基于單應(yīng)性矩陣分解的運(yùn)動估計(jì)方法，通過仿真實(shí)驗(yàn)分析了圖像特征點(diǎn)檢測精度、圖像分辨率、特征點(diǎn)的個數(shù)及分布等因素對運(yùn)動參數(shù)估計(jì)的影響。將第4章提出的序列圖像特征點(diǎn)跟蹤算法、第5章提出的序列圖像特征點(diǎn)匹配后驗(yàn)方法、基于單應(yīng)性矩陣分解的運(yùn)動參數(shù)估計(jì)方法結(jié)合，構(gòu)造基于序列圖像運(yùn)動估計(jì)的導(dǎo)航方法，并在Vega Prime/MFC視景仿真環(huán)境下，進(jìn)行不同分辨率下的精度分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果可為序列圖像運(yùn)動狀態(tài)估計(jì)的工程應(yīng)用提供實(shí)驗(yàn)依據(jù)和指導(dǎo)。 6.從視覺輔助導(dǎo)航的需求出發(fā)，構(gòu)建一個綜合導(dǎo)航演示驗(yàn)證系統(tǒng)。該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過程中，綜合運(yùn)用了本文提出的航路點(diǎn)自動選取、航路點(diǎn)景象匹配、KLT特征點(diǎn)跟蹤、特征點(diǎn)匹配后驗(yàn)分析等關(guān)鍵技術(shù)。重點(diǎn)解決的關(guān)鍵問題包括：（1）不同時段的大視場圖像獲取及地理信息的標(biāo)注；（2）基于慣導(dǎo)漂移誤差、航路點(diǎn)和實(shí)時圖視場的航路點(diǎn)自動提取策略；（3）在無法獲取相機(jī)參數(shù)的航拍仿真環(huán)境下，基于圖像拼接技術(shù)實(shí)現(xiàn)幀間相對定位；（4）基于多幀一致性約束的綜合導(dǎo)航策略等。利用Matlab2012開發(fā)綜合導(dǎo)航演示驗(yàn)證系統(tǒng)軟件，以西安—西灃路段上的GoogleEarth圖像作為航拍圖，進(jìn)行視覺輔助導(dǎo)航方法的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析，結(jié)果表明本文所提出方法能夠較好完成對慣性導(dǎo)航誤差的校正，達(dá)到長航時精確導(dǎo)航的要求。
【關(guān)鍵詞】：航路點(diǎn)自動選取 景象匹配導(dǎo)航 特征點(diǎn)跟蹤 序列圖像特征點(diǎn)匹配后驗(yàn) 基于序列圖像的運(yùn)動估計(jì)
【學(xué)位授予單位】：西北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：V279;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 1 緒論12-27
• 1.1 引言12-13
• 1.2 視覺導(dǎo)航13-17
• 1.2.1 景象匹配導(dǎo)航13-16
• 1.2.2 基于序列圖像的運(yùn)動估計(jì)16-17
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-24
• 1.3.1 視覺導(dǎo)航系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀17-21
• 1.3.2 視覺導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)的研究現(xiàn)狀21-24
• 1.4 論文內(nèi)容安排24-27
• 2 基于顯著性分析的航路點(diǎn)自動選取算法27-41
• 2.1 前言27-28
• 2.2 基于顯著性分析的獨(dú)特結(jié)構(gòu)區(qū)域檢測28-33
• 2.2.1 基于稀疏編碼的顯著性分析28-30
• 2.2.2 結(jié)合稀疏低秩分解的獨(dú)特結(jié)構(gòu)區(qū)域檢測30-32
• 2.2.3 結(jié)果分析32-33
• 2.3 基于顯著性分析的分類器設(shè)計(jì)與測試33-38
• 2.3.1 SVM 簡介33
• 2.3.2 訓(xùn)練樣本的自動獲取33-34
• 2.3.3 特征選取及分析34-37
• 2.3.4 分類測試37-38
• 2.4 航路點(diǎn)的自動選取38-40
• 2.5 本章小結(jié)40-41
• 3 基于形狀上下文的加權(quán) Hausdorff 景象匹配算法41-53
• 3.1 引言41-42
• 3.2 結(jié)構(gòu)關(guān)鍵點(diǎn)提取42-43
• 3.3 相似度測量43-46
• 3.3.1 Hausdorff 距離43-44
• 3.3.2 形狀上下文44-45
• 3.3.3 SC-WHD45-46
• 3.4 基于 SC-WHD 的景象匹配算法46
• 3.5 實(shí)驗(yàn)與分析46-52
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn) 147-50
• 3.5.2 實(shí)驗(yàn) 250-52
• 3.6 小結(jié)52-53
• 4 基于多重約束的 KLT 特征點(diǎn)跟蹤算法53-69
• 4.1 前言53-54
• 4.2 KLT 特征點(diǎn)跟蹤54-57
• 4.2.1 KLT 算法原理54-55
• 4.2.2 特征點(diǎn)選取55
• 4.2.3 金字塔模型55-56
• 4.2.4 算法適用性分析56-57
• 4.3 多重約束下的特征點(diǎn)跟蹤57-60
• 4.3.1 時間可逆性約束57-58
• 4.3.2 雙向加權(quán)偏移量約束58-59
• 4.3.3 多分辨約束59
• 4.3.4 算法描述59-60
• 4.4 實(shí)驗(yàn)與分析60-68
• 4.4.1 分辨率的影響分析60-63
• 4.4.2 序列圖像平移像素超出跟蹤窗口時的跟蹤對比63-65
• 4.4.3 旋轉(zhuǎn)運(yùn)動下的跟蹤對比65-68
• 4.5 本章小結(jié)68-69
• 5 基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)一致性約束的序列圖像匹配后驗(yàn)分析方法69-84
• 5.1 引言69
• 5.2 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)一致性69-70
• 5.3 成對約束下的圖匹配70-74
• 5.3.1 基于成對約束的分配圖70-72
• 5.3.2 基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的圖匹配求解72-74
• 5.4 匹配后驗(yàn)分析方法74-75
• 5.5 實(shí)驗(yàn)與分析75-83
• 5.5.1 不同分辨率下的跟蹤后驗(yàn)75-77
• 5.5.2 序列圖像平移像素超出跟蹤窗口時的跟蹤后驗(yàn)77-80
• 5.5.3 旋轉(zhuǎn)運(yùn)動下的跟蹤后驗(yàn)80-83
• 5.6 本章小結(jié)83-84
• 6 序列圖像運(yùn)動估計(jì)的實(shí)驗(yàn)分析84-99
• 6.1 引言84
• 6.2 坐標(biāo)系建立84-88
• 6.2.1 坐標(biāo)系的定義84-87
• 6.2.2 坐標(biāo)系間的轉(zhuǎn)換模型87-88
• 6.3 基于單應(yīng)性矩陣分解的位姿估計(jì)88-92
• 6.3.1 單應(yīng)性矩陣的概念88-89
• 6.3.2 單應(yīng)性矩陣的求解89-91
• 6.3.3 導(dǎo)航參數(shù)的獲取91-92
• 6.4 仿真驗(yàn)證及實(shí)驗(yàn)分析92-98
• 6.4.1 模擬數(shù)據(jù)仿真實(shí)驗(yàn)92-96
• 6.4.2 視景仿真環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)96-98
• 6.5 本章小結(jié)98-99
• 7 綜合導(dǎo)航演示驗(yàn)證系統(tǒng)99-116
• 7.1 引言99-100
• 7.2 系統(tǒng)架構(gòu)及模塊設(shè)計(jì)100-105
• 7.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)100
• 7.2.2 子模塊設(shè)計(jì)100-105
• 7.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)105-108
• 7.3.1 開發(fā)平臺105
• 7.3.2 軟件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)105-106
• 7.3.3 人機(jī)界面設(shè)計(jì)106-108
• 7.4 實(shí)驗(yàn)環(huán)境建立108-111
• 7.4.1 數(shù)據(jù)制備108-110
• 7.4.2 相關(guān)參數(shù)110-111
• 7.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析111-114
• 7.6 本章小結(jié)114-116
• 8 總結(jié)與展望116-119
• 8.1 總結(jié)116-117
• 8.2 展望117-119
• 參考文獻(xiàn)119-135
• 致謝135-136
• 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參加科研情況136-138

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：595370