摘要
为了实现无人机在无射频定位设备部署和无GPS信号条件下的室内精准定位,提出一种改进的局部最优分割方法,首先计算仿射变换以均衡化图像网格运动统计,通过Hessian矩阵最大化局部特征;其次使用栅格基准单元检测像素基团对,引入优化函数增大特征点所在栅格的权重,与邻域栅格进行比较得到最高隶属度;再次结合渐进采样一致性(PROSAC)算法,通过阈值设定剔除置信度较低的特征点对;最后采取旋转平移解耦(DRT)策略完成惯性测量单元(IMU)初始化预积分,解算空间位姿序列。设置弱光照、复杂纹理和视点变换条件下的飞行实验;分析飞行日志得出,多组实验的特征匹配准确率均在97%以上,运行耗时仅为其它组合算法的46%~72%,无人机的室内定位精度达到0.02米,在综合环境下匹配效果良好,解决了特征匹配时间较长、准确率较低,匹配结果不准确的问题,且定位精准,具有较高的应用和参考价值。
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