一种无人机视觉定位累积误差抑制方法

项目持有方：江苏大学
项目简介
本成果为一种无人机视觉定位累积误差抑制方法，该方法不需要事先建立路标库，仅利用可信历史访问点的图像信息优化定位结果，能更好的适应未知环境，更易于实施：先利用当前捕获的图像信息对自身位置进行估算，再以估算位置为圆心作圆，将圆内具有高图像特征点匹配率的历史访问点集定义为可信空间，进而利用可信空间中可信历史访问点的图像信息进行定位结果优化；用当前捕获的图像与各可信历史访问点的图像信息，结合各可信历史访问点的已知坐标，逐一计算两点之间的相对旋转量与位移量，并以图像特征点匹配率作为权重进行加权，最终得到优化定位结果。本成果有效抑制了无人机视觉导航中存在的全局累积误差，可应用于小型无人机常见的室内巡航场景。
产品、性能指标
勿需提前建立路标；定位误差<=5cm；支持APM、Pixhawk等各类开源飞控板；
适用范围、市场前景
现有的视觉定位累积误差抑制方法，误差补偿对于不同的视觉定位系统，固定的误差补偿方法不具有一定的通用性，而且误差补偿需提前建立视觉定位模型，这样的误差补偿不能够很好的适应无人机的需求。建立已知路标库的方法在很大程度上抑制了累积误差，但是却很难运用到未知环境中去。本成果针对建立路标库的方法进行改进，针对小型无人机常见的室内巡航场景，利用可信历史访问点作为已知路标，不需要提前建立路标库，能够更好地适应未知环境，同时可以有效抑制全局累积误差。
投资概算
以市场价格为准。
合作方式
技术转让或产学研合作开发。
联系方式：0553—3993786