一种基于航拍图像匹配的车载惯导定位误差修正方法与流程

本发明涉及定位导航领域，特别涉及一种基于航拍图像匹配的车载惯导定位误差修正方法。
背景技术：
：车载定位技术用于精确确定载车所在位置的地理坐标；为保证和增强车载武器系统的快速机动性，现代先进的陆地作战车辆一般都具备定位系统；惯性导航系统(ins)和全球定位系统(gps)构成的ins/gps组合系统，利用gps对ins的测量数据进行修正，能够计算出准确的地理坐标位置，满足车载系统动态定位要求，但gps技术严重依赖于国外卫星提供的服务，并且由于存在反卫星和卫星通信干扰技术，依赖卫星信号的定位系统容易受到破坏或干扰，因此考虑，车载定位系统不应严重依赖卫星导航技术，而应具备自主定位能力。自主定位具有被动测量、自成体系、不易受干扰的特点。惯导系统具备自主导航能力，它不需要任何外界电磁信号就可以独立给出载体的姿态、速度和位置信息，抗干扰能力强。但是，惯性导航系统是利用惯性元件测量载体加速度、经过积分得到载体的姿态和位置信息，陀螺漂移等因素引起误差随时间积累。因此，在实际工作中，惯性导航系统的外部校准设备不可或缺。利用路标点校正系统可以对惯性导航系统的积累误差进行修正，提高系统的定位精度，但是由于路标点校正系统本质上是分布式系统，因此存在维护困难和安全性不足的问题。更重要的是路标点校正系统限制了载车的行动路线：载车必须在有路标点的位置附近才能完成修正；车辆自主定位导航系统一直是各类研究人员和工程人员关注的热门技术，现阶段相关技术主要有基于ins和gps/北斗卫星的组合定位系统，基于imu和机器视觉的同时定位与建图（slam）技术，基于路标点的ins定位校正系统。（1）其中基于ins和gps/北斗卫星的组合定位系统利用gps/北斗定位信息对ins的测量数据进行修正，能够计算出准确的地理坐标位置，但是依赖卫星信号；（2）基于imu和机器视觉的slam技术主要用于机器人绕障的路线规划，该技术是计算载车/机器人的轨迹与周围物体的相对位置，而不是绝对的地理位置；（3）基于路标点的ins定位校正系统利用路标点对ins的积累误差进行修正，提高系统的定位精度，但限制了载车的行动路线：载车必须在有路标点的位置附近才能完成修正。技术实现要素：本发明要解决的技术问题是提供一种基于航拍图像匹配的车载惯导定位误差修正方法，（1）本专利根据惯导误差确定基准图搜索区域，并利用图像匹配结果和事先读入系统的卫星图像上的地理坐标计算载车的地理坐标，因此不需要gps/北斗卫星信号，可以完全依靠系统自身实现定位，具有被动测量、自成体系、不易受干扰的优点，符合应用安全可靠的需要；（2）本专利可以使用无人机升空进行航拍，然后将航拍图像与事先读入系统的卫星图像匹配；由于无人机可以在任意地点起飞，因此不需要依赖特定的路标进行定位，所以对载车的行动路线不会产生限制；（3）本专利根据图像匹配结果和卫星图像上的地理坐标计算载车的地理坐标，由于匹配误差通常在1像素左右，所以定位精度由卫星图像分辨率和坐标精度决定，在具备高精度、高分辨率卫星图像的情况下，可以获得亚米级定位结果；使用图像匹配技术将无人机航拍图像与事先读入系统的带有地理坐标的卫星图像匹配，得到载车的地理位置，然后对惯导定位的累计误差进行修正，该技术不依赖卫星信号、不依赖路标点，不会对载车行动产生限制，具有自成体系，抗干扰强，定位精度高优点。为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于航拍图像匹配的车载惯导定位误差修正方法，包括如下步骤：（1）通过无人机搭载航拍相机、机载计算机、机载通讯设备；a、所述航拍相机内置、固连指北仪、高度计、姿态传感器；b、所述机载通讯设备与地xbee无线收发模块相连接，并且地xbee无线收发模块与地面处理平台相连接；所述地面处理平台与车载惯导处理平台相连接；（2）利用无人机搭载航拍相机、记载计算机、机载通讯设备升空对地拍摄图像；（3）通过航拍相机上的姿态传感器、北仪、高度计获取拍摄时的相机姿态、方向、高度；（4）所述航拍相机预先标定相机内部参数，通过标定内部参数（焦距、主点）对拍摄图像进行正下视矫正处理；a、将矫正后的航拍图像与选择对应基准图像匹配；所述机载计算机存储有坐标的基准图的基准图库；根据惯性导航系统误差范围选择对应范围的基准图；b、利用图像识别技术确定需要定位车辆在航拍图像上的位置；（5）根据匹配结果和定位车辆在实时图像上的位置计算车辆的精确地理位置；（6）通过匹配计算得到的定位结果修正惯性导航系统的记录误差。优选的，所述相机标定为航拍相机在航拍前通过空间控制点与控制点在图像上的投影点之间的映射关系，得到相应的相机参数。优选的，所述基准图为预先拍摄图像。优选的，所述机载计算机用于目标识别和图像匹配处理，具体包括存放实现制备好的基准图，航拍图像矫正和方向、分辨率调整，将航拍图像与存放的基准图像匹配，识别载车再航拍图像上的位置。优选的，所述机载通讯设备用于接受地面传来的拍摄指令、惯性导航系统给出的初始位置和搜索范围，并传回匹配定位结果。优选的，所述地xbee无线收发模块用于向机载计算机发送拍摄指令、惯导给出的初始位置和搜索范围，并接收匹配定位结果。优选的，所述地面处理平台用于从车载惯导处理平台中读取初始位置和搜索范围，并用机载通讯设备返回的匹配定位结果修正惯导定位结果。优选的，所述车载惯导处理平台用于提供初始位置和位置误差范围。采用上述技术方案，本发明提供了的一种基于航拍图像匹配的车载惯导定位误差修正方法，利用无人机搭载航拍相机、记载计算机、机载通讯设备升空对地拍摄图像；航拍相机计获取拍摄时的相机姿态、方向、高度；航拍相机标定内部参数对拍摄图像进行正下视矫正处理；将矫正后的航拍图像与选择对应基准图像匹配；利用图像识别技术确定需要定位车辆在航拍图像上的位置；匹配结果和定位车辆在实时图像上的位置计算车辆的精确地理位置；匹配计算得到的定位结果修正惯性导航系统的记录误差的技术特征。使得本发明在使用过程中不需要像传统一种基于航拍图像匹配的车载惯导定位误差修正方法一样，基于航拍图像匹配的车载惯导定位误差修正技术，是使用无人机搭载航拍相机对地面景象和载车拍摄，然后将拍摄图像与事先读入系统的带有地理位置坐标的卫星图像匹配，从而得到拍摄时间载车所在的精确位置，并利用该定位结果对惯导定位误差进行修正。该定位方法需要惯性导航系统提供图像匹配的搜索范围，但不需要卫星信号（gps/北斗），无人机可以在任意地点起飞，通过惯导系统和该方法的组合，能有效实现车载自主定位，具有小型、易用、自主性强和定位精度高的特点，是一种能同时满足高精度要求和战略安全需要的自主定位技术。附图说明图1为本发明实施例的结构示意图；图2为卡尔曼滤波的示意图。具体实施方式为了便于理解本发明，下面结合附图和具体实施例，对本发明进行更详细的说明。附图中给出了本发明的较佳的实施例。但是，本发明可以许多不同的形式来实现，并不限于本说明书所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本说明书所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。除非另有定义，本说明书所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的
技术领域：
的技术人员通常理解的含义相同。本说明书中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是用于限制本发明。本说明书所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。下面结合附图和实例对本发明进一步说明。如图1所示，一种基于航拍图像匹配的车载惯导定位误差修正方法，包括如下步骤：（1）通过无人机搭载航拍相机、机载计算机、机载通讯设备；a、航拍相机内置、固连指北仪、高度计、姿态传感器；b、机载通讯设备与地xbee无线收发模块相连接，并且地xbee无线收发模块与地面处理平台相连接；地面处理平台与车载惯导处理平台相连接；（2）利用无人机搭载航拍相机、记载计算机、机载通讯设备升空对地拍摄图像；（3）通过航拍相机上的姿态传感器、北仪、高度计获取拍摄时的相机姿态、方向、高度；（4）航拍相机预先标定相机内部参数，通过标定内部参数（焦距、主点）对拍摄图像进行正下视矫正处理；a、将矫正后的航拍图像与选择对应基准图像匹配；所述机载计算机存储有坐标的基准图的基准图库；根据惯性导航系统误差范围选择对应范围的基准图；b、利用图像识别技术确定需要定位车辆在航拍图像上的位置；（5）根据匹配结果和定位车辆在实时图像上的位置计算车辆的精确地理位置；（6）通过匹配计算得到的定位结果修正惯性导航系统的记录误差；使用时：通过图像匹配获得的定位结果，可用于修正车载惯导的误差；修正算法的设计步骤如下：（1）惯导系统的误差建模；不同类型的惯导系统，使用的惯性器件不同，具有不同的误差特性和模型；在本方案中，用于车辆定位的是高精度光学陀螺惯导设备，需要结合光学陀螺的误差特性和测试数据，建立系统的误差模型；（2）数据融合的卡尔曼滤波器设计；根据惯导系统的误差模型、图像匹配定位的测量特征，建立卡尔曼滤波的系统模型和测量模型，并根据图像匹配定位的测量特征，设计卡尔曼滤波的滤波观测周期和系统误差修正周期。卡尔曼滤波的示意图如附图2所示。优选的，相机标定为航拍相机在航拍前通过空间控制点与控制点在图像上的投影点之间的映射关系，得到相应的相机参数。优选的，基准图为预先拍摄图像。优选的，机载计算机用于目标识别和图像匹配处理，具体包括存放实现制备好的基准图，航拍图像矫正和方向、分辨率调整，将航拍图像与存放的基准图像匹配，识别载车再航拍图像上的位置。优选的，机载通讯设备用于接受地面传来的拍摄指令、惯性导航系统给出的初始位置和搜索范围，并传回匹配定位结果。优选的，地xbee无线收发模块用于向机载计算机发送拍摄指令、惯导给出的初始位置和搜索范围，并接收匹配定位结果。优选的，地面处理平台用于从车载惯导处理平台中读取初始位置和搜索范围，并用机载通讯设备返回的匹配定位结果修正惯导定位结果。优选的，车载惯导处理平台用于提供初始位置和位置误差范围；设离上次修正的距离为50公里，误差发散比例为1/1000，则搜索范围为以初始点为中心，半径为2*50000*1/1000=100米的圆内。使用时：（1）惯导随着车辆行驶，其定位误差会不断积累，通常误差比例为1/1000，即车辆行驶100千米，定位误差在100米左右；所以，当行驶一段距离，惯导定位误差较大时，可利用无人机搭载相机升空拍摄，开始定位修正；（2）拍摄时可以根据相机上的传感器获得的相机姿态、方向、高度和事先标定得到的相机内部参数（焦距、主点）对拍摄图像进行正下视矫正，并将拍摄图像的方向与基准图方向、分辨率调整为一致；其中相机内部参数的标定和图像正下视矫正都是使用的现有技术；（3）利用目标识别技术确定需要定位车辆在矫正和调整后航拍图像上的位置，其中目标识别技术使用的是现有技术；（4）根据惯导误差大小选择对应范围的基准图，然后将矫正和调整后的航拍图像与基准图像进行匹配；其中将航拍图像与基准图像匹配的算法可以使用现有算法；（5）根据匹配结果和定位车辆在实时图像上的位置，计算车辆的精确地理位置，并利用匹配计算得到的定位结果修正惯导定位的误差；在使用高坐标精度和高分辨率的卫星图像做基准图的情况下，图像匹配定位可达到亚米级精度，从而将惯导定位的百米级误差修正为亚米级误差，这是该专利技术解决的主要问题。实施例：现有定位系统主要包含有基于ins（惯性导航系统）和gps/北斗的组合定位系统，基于imu（惯性测试单元）和机器视觉的同时定位与slam（即时定位与建图）技术，基于路标点的ins定位校正系统；基于ins和gps/北斗的组合定位技术的缺点：因为该技术利用gps/北斗卫星系统提供的位置信息对ins的积累误差进行修正，所以它高度依赖卫星信号。一方面卫星信号在非空旷地带较差,另一方面由于存在各种反卫星和卫星信号干扰技术，基于ins和gps/北斗的组合定位技术在军事领域存在安全和可靠性问题；基于imu和机器视觉的同时定位与建图（slam）技术的缺点：因为该技术主要用于机器人绕障和路线规划，其关注点是计算载车/机器人的轨迹与周围物体的相对位置，为绕障何路线规划提供支持，而准确的地理位置并不是该技术的关注点，并且imu和slam都会产生位置积累误差，因此基于imu和机器视觉的同时定位与建图（slam）技术通常无法获取准确的地理位置；基于路标点的ins定位校正系统的缺点：因为该系统需要预先设置若干路标点，而这些路标点将持续处于外在环境，需要对路标点进行维护和间断性的测试维护，所以这个方案的缺点是维护过于困难，不易于操作。更重要的是路标点校正系统限制了载车的行动路线：载车必须在有路标点的位置附近才能完成修正；利用航拍图像与卫星图像的匹配结果对车载惯导定位误差进行修正，本技术与现有车载惯导定位误差修正技术的区别，本发明是唯一一种不依赖卫星信号、不依赖路标点，不会对载车路线产生限制并可准确定位载车的地理位置；该技术具有自成体系，抗干扰强，定位精度高优点；有很重要的应用价值。本技术与现有车载惯导定位误差修正技术的区别技术类型基于ins和gps/北斗的组合定位系统基于imu和机器视觉的同时定位与建图（slam）技术基于路标点的ins定位校正系统本专利技术卫星信号依赖是否否否绝对定位是否是是载车路线限制否否是否定位精度可达亚米级可达厘米级可达亚米级可达亚米级本发明提供了一种基于航拍图像匹配的车载惯导定位误差修正方法，该技术不依赖卫星信号、不依赖路标点，不会对载车行动产生限制，具有自成体系，抗干扰强，定位精度高优点。以上结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但本发明不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本发明原理和精神的情况下，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，仍落入本发明的保护范围内。当前第1页12