【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及無人機，尤其涉及一種室內無人機定位導航路徑規劃方法及系統。
技術介紹
1、隨著無人機技術的不斷發展，尤其是在室內環境中的應用，室內無人機的定位與導航成為一個重要的研究方向。
2、傳統的室內定位方法主要依賴于地面傳感器、激光雷達或超聲波傳感器，但這些方法在實際應用中常常面臨許多挑戰，如部署難度大、成本高等。
3、近年來，基于視覺信息的無人機定位方法由于其較低的成本、重量輕、對未知環境適應性強以及靈活性高等特點，逐漸成為室內無人機定位導航的主流技術之一。
4、基于雙目相機與慣性測量單元（imu）的融合方法在無人機定位和導航中得到了廣泛應用。
5、雙目相機可以通過立體視覺原理獲取環境的三維深度信息，進而為無人機提供精準的空間感知，尤其在沒有gps信號的室內環境中，雙目視覺為無人機提供了重要的定位依據。
6、而慣性測量單元（imu）則通過加速度計、陀螺儀等傳感器提供關于無人機的加速度、角速度以及方向等動態信息，能夠有效補充視覺信息的不足，尤其在高動態或局部遮擋的環境中，imu可以提供實時的姿態估計和運動狀態。
7、在路徑規劃方面，現有的路徑規劃技術主要基于環境的地圖信息，通過對障礙物和關鍵結構的識別，計算出一條最優路徑。
8、傳統的路徑規劃算法包括dijkstra算法、rrt（快速隨機樹）算法等。
9、然而，在復雜室內環境中，障礙物的布局不規則，路徑規劃的實時性和精度仍然是一個亟待解決的問題。
技術實
1、本專利技術的目的在于提供一種室內無人機定位導航路徑規劃方法及系統，解決了現有技術中指出的上述技術問題。
2、本專利技術提供了一種室內無人機定位導航路徑規劃方法，包括如下操作步驟：
3、對無人機安裝雙目相機設備與慣性測量單元傳感器，對所述無人機獲取雙目相機圖像與慣性測量單元數據；
4、對所述雙目相機圖像進行特征提取得到圖像特征點，基于圖像特征點建立圖像特征點的時序對應關系數據庫；
5、利用所述圖像特征點的時序對應關系數據庫與所述慣性測量單元數據進行估計無人機的位姿；
6、通過所述圖像特征點構建3d空間，利用所述圖像特征點對所述構建3d空間構建局部環境地圖；無人機根據局部環境地圖進行路徑規劃，生成無人機飛行路徑；
7、基于所述無人機飛行路徑與視覺半直接法對所述無人機的位姿進行優化，得到無人機的最終位姿。
8、與現有技術相比，本專利技術實施例至少存在如下方面的技術優勢：
9、分析本專利技術提供的上述一種室內無人機定位導航路徑規劃方法可知，在具體應用時對無人機安裝雙目相機設備與慣性測量單元傳感器，采集獲取對無人機的雙目相機圖像與慣性測量單元數據，可以計算場景中每個點的深度信息，獲取環境的三維結構，并且慣性測量單元數據可以提供無人機的實時姿態信息，對室內無人機導航來說非常重要；
10、進一步的，對雙目相機圖像可以利用fast角點檢測算法進行提取圖像特征點，提取不僅有助于識別環境中的關鍵區域，還能夠找出不同時間點拍攝的圖像中哪些圖像特征點是相同或對應的，從而使前后幾幀圖像中的相同圖像特征點進行關聯，生成時間序列關系，從而記錄特征點隨時間變化的軌跡；
11、進一步的，利用圖像特征點的時序對應關系數據庫與慣性測量單元數據進行估計無人機的位姿，通過估計無人機的位姿可以優化無人機的定位精度，從而估算無人機的位姿的變化；
12、進一步的，通過對應關系數據庫中的連續圖像幀之間的圖像特征點進行構建3d空間，將每個圖像特征點的2d坐標轉換為3d空間坐標，利用這些3d空間坐標生成點云，從而利用點云進行生成室內的環境分布等特征；將3d空間劃分為多個規則的立方體柵格，對每個柵格區域內的點云進行計算點云密集度，通過點云密集度對柵格區域進行計算柵格占據概率，每個柵格的占據概率反映了該區域中物體的存在可能性，從而判斷該柵格區域是否存在物體；通過每個柵格區域的占據概率判斷出了哪個柵格區域可能存在更高的物體概率，這樣就能夠通過這些占據概率較高的物體概率從而構建局部環境地圖；并進一步的對通過rrt算法對局部環境地圖進行采樣規劃路徑，每次采樣根據3d空間內的柵格區域的柵格占據概率與目標位置坐標進行選擇采樣點，采樣點必須不在障礙物區域，也就是點云密集度較低的柵格區域，這樣才能夠避開障礙物，使無人機安全飛行；
13、進一步的，根據局部環境地圖的環境特征與局部環境地圖內的每個柵格區域的柵格占據概率進行計算局部環境地圖的搜索空間的自適應步長，根據自適應步長對無人機的采樣點進行確定路徑節點從而找到距離飛行目標最近的節點和避免途中的障礙物碰撞；并且對自適應步長進行加速度因子和姿態調整值的優化，從而使最終的自適應步長能夠在實際無人機進行飛行過程中提前避開障礙物的碰撞，而優化的安全步長；并通過環境特征梯度與柵格區域的占據概率梯度以及目標方向進行計算擴展方向，擴展方向能夠讓無人機對目標終點進行方向性的采樣點進行路徑節點的篩選，從而找到一條快捷、安全的飛行路徑；通過自適應步長與擴展方向對當前柵格區域坐標的采樣點進行生成新的柵格區域坐標的采樣點，新的采樣點可以避開一些障礙物的碰撞；并通過預設占據概率閾值v，對新的柵格區域坐標的采樣點的柵格占據概率進行占據概率驗證，從而對有效的采樣點，作為路徑節點，說明該新的采樣節點的路徑不存在障礙物，能夠到達目標位置坐標；
14、進一步的，通過自適應步長和擴展方向進行迭代生成有效的采樣點，將所有有效的采樣點作為路徑節點，生成路徑節點序列，并對路徑節點序列中的路徑節點進行連線，判斷該連線路徑途中的采樣點是否存在障礙物，從而找到一條距離最短，并安全的無人機飛行路徑；
15、進一步的，利用無人機飛行路徑與視覺半直接法對無人機的位姿進行優化，得到無人機的最終位姿；通過視覺半直接法結合無人機飛行路徑來減少無人機的位置估計的誤差，確保無人機能夠盡可能精確地沿著預定路徑飛行。
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1.一種室內無人機定位導航路徑規劃方法，其特征在于，包括如下操作步驟：
2.根據權利要求1所述一種室內無人機定位導航路徑規劃方法，其特征在于，通過所述圖像特征點構建3D空間，利用所述圖像特征點對所述構建3D空間構建局部環境地圖，具體操作步驟如下：
3.根據權利要求2所述一種室內無人機定位導航路徑規劃方法，其特征在于，無人機根據局部環境地圖進行路徑規劃，生成無人機飛行路徑，具體操作步驟如下：
4.根據權利要求3所述一種室內無人機定位導航路徑規劃方法，其特征在于，所述環境特征包括邊緣特征、平面特征以及拐角特征。
5.根據權利要求4所述一種室內無人機定位導航路徑規劃方法，其特征在于，通過RRT算法對所述局部環境地圖進行采樣規劃路徑，每次采樣根據3D空間內的柵格區域的柵格占據概率與所述目標位置坐標進行選擇采樣點，具體操作步驟如下：
6.根據權利要求5所述一種室內無人機定位導航路徑規劃方法，其特征在于，所述通過所述環境特征與所述柵格占據概率進行計算無人機的自適應步長，具體操作步驟如下：
7.根據權利要求6所述一種室內無
8.根據權利要求7所述一種室內無人機定位導航路徑規劃方法，其特征在于，通過自適應步長與擴展方向進行計算采樣點的最優路徑，生成路徑節點，再通過整個迭代得到一個路徑節點序列，將所述路徑節點序列中的路徑節點根據RRT算法進行平滑處理，連接路徑節點，得到無人機飛行軌跡，具體操作步驟如下：
9.根據權利要求8所述一種室內無人機定位導航路徑規劃方法，其特征在于，通過RRT算法對所述路徑節點序列進行路徑節點進行平滑，檢查路徑節點之間的連線，將路徑節點之間能夠連線的路徑節點進行串聯，得到無人機飛行軌跡，具體操作步驟如下：
10.一種室內無人機定位導航路徑規劃系統，其特征在于，包括：數據采集模塊；數據庫模塊；估計位姿模塊；飛行路徑模塊；優化位姿模塊；
...【技術特征摘要】
1.一種室內無人機定位導航路徑規劃方法，其特征在于，包括如下操作步驟：
2.根據權利要求1所述一種室內無人機定位導航路徑規劃方法，其特征在于，通過所述圖像特征點構建3d空間，利用所述圖像特征點對所述構建3d空間構建局部環境地圖，具體操作步驟如下：
3.根據權利要求2所述一種室內無人機定位導航路徑規劃方法，其特征在于，無人機根據局部環境地圖進行路徑規劃，生成無人機飛行路徑，具體操作步驟如下：
4.根據權利要求3所述一種室內無人機定位導航路徑規劃方法，其特征在于，所述環境特征包括邊緣特征、平面特征以及拐角特征。
5.根據權利要求4所述一種室內無人機定位導航路徑規劃方法，其特征在于，通過rrt算法對所述局部環境地圖進行采樣規劃路徑，每次采樣根據3d空間內的柵格區域的柵格占據概率與所述目標位置坐標進行選擇采樣點，具體操作步驟如下：
6.根據權利要求5所述一種室內無人機定位導航路徑規劃方法，其特征在于，所述通過所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：夏宗權，張雅銘，
申請(專利權)人：洲際聯合超倫科技北京有限公司，
類型：發明
國別省市：
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