针对无人机航拍图像位姿估计采用单目视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)时具有尺度不确定性、大场景下累积误差带来的轨迹漂移以及得到的是一个局部坐标系下的相对位姿问题,提出了一种无人机航拍图像实时位姿估计的方案...针对无人机航拍图像位姿估计采用单目视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)时具有尺度不确定性、大场景下累积误差带来的轨迹漂移以及得到的是一个局部坐标系下的相对位姿问题,提出了一种无人机航拍图像实时位姿估计的方案。首先,实时进行视觉图像的跟踪,通过引入RTK(real-time kinematic)信息得到视觉坐标系与世界坐标系的转换关系并且解决尺度不确定性和轨迹漂移的问题,最后得到一个世界坐标系下的位姿。考虑到视觉SLAM处理的视频流会处理冗余的图像,且增加了图像的存储、拍摄和计算的压力,该方案采用处理非连续拍摄的低重叠度图像来计算位姿以避免这些问题。在真实场景下的实验结果表明,该方案的精度比当前主流的开源框架ORB-SLAM2、DSO、OpenMVG的精度更高,并且实现了整体轨迹误差的均值在10 cm以内。展开更多
