基于三維地形重建與匹配的飛行器視覺導航方法研究.pdf

1、導航系統(tǒng)是飛行器必需的設(shè)備，能夠為飛行器的飛行控制和航跡規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支撐。慣性導航系統(tǒng)、全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)和地形、景象匹配導航系統(tǒng)是目前最為常用的幾種導航方式。但是，慣性導航系統(tǒng)存在隨時間漂移的弱點，不適合長航時的飛行器定位與定姿；全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)存在抗干擾能力弱的問題，不適用于特殊環(huán)境下飛行器的自主導航；傳統(tǒng)的地形匹配導航利用雷達或激光獲取地形高程數(shù)據(jù)進行匹配導航，需要較長的匹配區(qū)；景象匹配導航利用實時圖與基準圖進行匹配導航，對基準圖的

2、制備要求較高。當前，全自主的飛行器導航問題已成為制約高精度飛行平臺發(fā)展的主要瓶頸之一。
　　根據(jù)各種飛行器的高精度自主導航應用的需求，開展基于視覺的飛行器全自主導航方法研究尤為迫切。然而，國外關(guān)于飛行器視覺導航的關(guān)鍵技術(shù)公開發(fā)表的甚少，國內(nèi)的相關(guān)研究也處于起步和探索階段。本文圍繞飛行器自主視覺導航系統(tǒng)中序列圖像三維重建、地形匹配和位姿估計方法開展研究工作，致力于研究可行的、可靠的視覺導航方法。本文重點研究了序列圖像三維地形重建中特

3、征匹配、實時并行密集匹配、多視圖關(guān)系解算關(guān)鍵技術(shù)以及三維重建地形與基準圖匹配導航等視覺導航關(guān)鍵技術(shù)，用于提高慣導累積誤差大以及GPS不可用的情況下飛行器的自主性和生存能力。
　　全文的核心內(nèi)容概括如下：
　　1.提出了大傾角序列圖像間高精度特征匹配方法。
　　針對大視角條件下，傳統(tǒng)的特征匹配方法無法描述各向異性變形的問題，提出了基于形狀描述的仿射SIFT特征匹配方法。該方法利用特征點局部的灰度分布形狀來歸一化SIFT描

4、述子，提高SIFT描述子適應各向異性變形的能力。
　　針對特征匹配精度不高、基于區(qū)域迭代匹配容易陷入局部最優(yōu)的問題，提出了多尺度迭代優(yōu)化匹配方法。研究了在初始變換參數(shù)引導下的區(qū)域多尺度迭代優(yōu)化匹配，提高了迭代優(yōu)化匹配的迭代效率和迭代到最優(yōu)解的可能性。
　　2.提出了基于視圖約束的并行加速密集匹配方法。
　　首先根據(jù)序列圖像成像的特點，以及雙視圖幾何的約束關(guān)系，研究結(jié)合單應約束、極線約束對密集匹配進行引導，降低了匹配搜索

5、的范圍，提高了密集匹配的計算效率和可靠性；其次，單應和極線約束下的密集匹配搜索過程可并行性較強的特點，設(shè)計和實現(xiàn)了利用圖形處理器(Graphic Process Unit, GPU)進行并行加速的密集匹配方法。對于互相關(guān)匹配方法，其計算速度提高200倍以上；對仿射最小二乘匹配方法，其計算速度提高20倍左右。
　　3.提出了針對序列圖像的高精度三維重建方法。
　　針對飛行平臺機動性強、且任務區(qū)域可能存在重復紋理的情況下匹配穩(wěn)定

6、性和精度下降的問題，提出了RANSAC與M-Estimators融合的基礎(chǔ)矩陣估計方法。針對地形起伏區(qū)域的配準模型不適應問題，提出了匹配和重建一體優(yōu)化方法，通過將圖像的灰度信息作為附加的約束條件加入到局部重建的平差優(yōu)化過程中，提高了起伏地形區(qū)域三維重建的精度。針對三維重建得到的三維地形中存在孔洞點和離群點的問題，提出了結(jié)合網(wǎng)格中前后空間點的約束信息對三維地形進行點云的濾波和孔洞修復的方法；針對在無任何飛行器姿態(tài)參數(shù)條件下，重建的三維地形

7、存在視角變換問題，提出了利用地形結(jié)構(gòu)分布特征進行地形傾斜校正的方法。
　　4.提出了基于山峰不變特征描述的地形匹配方法。
　　針對實時地形圖與基準地形圖存在視角變換、相似變換等問題，提出了基于山峰不變性特征描述的三維地形匹配方法實現(xiàn)了實時重建地形圖和基準地形圖的匹配。針對部分區(qū)域只有景象基準圖的問題，提出了三維景觀數(shù)據(jù)正下視重投影成像的景象匹配方法，通過對三維景觀數(shù)據(jù)進行正下視重投影生成正下視校正圖像，并利用景象匹配的方法實