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题名基于即时稠密三维重构的无人机视觉定位
被引量：18
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作者
陈宝华
邓磊
陈志祥
段岳圻
周杰
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机构
清华大学自动化系
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期1294-1300,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61225008
No.61373074
No.61020106004)
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文摘
传统景象匹配定位方法在用于低空无人机定位时,易因低空航拍图像视场小,且与卫星图像(带有地理信息)的拍摄角度差异大而失败.本文提出了一种基于即时稠密三维重构的无人机视觉定位方法,通过将稠密三维点云与卫星图像匹配以实现无人机定位.首先根据图像序列快速估计摄像机位姿,而后使用多深度图协同去噪与优化算法生成稠密三维点云,随后通过变换观察视角由稠密三维点云生成与卫星图像拍摄视角相近的虚拟视图,最后将虚拟视图与卫星图像匹配并得到无人机的地理坐标.由于稠密三维点云包含多张图像的信息,覆盖面积大,且可变化观察视角,因此能够有效克服上述两个问题.实验证明了本文方法的有效性.
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关键词
无人机视觉定位
三维重建
即时构图及定位
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Keywords
UAV vision localization
3D reconstruction
SLAM
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名融合视觉显著性的无人机SLAM导航定位
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作者
黄龙杨
王致远
屈若锟
熊乾凯
李诚龙
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机构
中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第2期562-569,共8页
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基金
民航飞行技术与飞行安全重点实验室开放基金项目(FZ2021KF13)
中央高校基本科研业务费专项资金基金项目(J2023-045)
四川省大学生创新创业训练计划基金项目(S202310624250)。
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文摘
为解决无人机在室外复杂环境中飞行利用单目视觉同时定位与地图构建算法进行导航定位时选取特征点质量不高、噪声干扰,存在位姿估计误差过大的问题,提出一种加入图像多尺度分解进行双向迭代的视觉显著性处理线程,引入特征点稀疏性约束提高选取特征点的质量来提高计算精度。通过仿真实验分析该算法的鲁棒性与实时性。将无人机室外飞行实验结果与其它算法进行比较,验证了该算法在室外复杂环境中大幅提高了无人机位姿估计的准确度。
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关键词
无人机视觉导航定位
同步定位与地图构建
视觉显著性
稀疏性约束
单目视觉
室外场景
噪声干扰
算法鲁棒性
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Keywords
UAV visual navigation
SLAM
visual salience
sparsity constraint
monocular vision
outdoor scenes
noise interference
algorithm robustness
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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