[发明专利]一种基于地图与环境的无人机自动导航系统

权利要求书

1.一种基于地图与环境的无人机自动导航系统，其特征在于系统包括：图像采集模块，飞行控制模块以及导航模块，地图模块，环境感测模块，图像处理模块，无线通讯模块；

图像采集模块用于获取实时图像，

飞行控制用于控制无人机的姿态，

地图模块用于存储无人机作业的飞行区域的数字地图，数字地图带有标记点；

环境感测模块用于根据传感器采集温度，湿度，风速，光线强度，气压值，无人机加速度；

无线通讯模块，用于与地面控制端进行交互；

图像处理模块用于根据数字地图对所述图像进行配准，

导航模块用于基于视觉获取无人机的位姿后，根据惯性传感器估计粗略搜索区域，将粗略搜索区域与所述图像进行匹配以进行定位，定位后按照所述数字地图上的顺序标记点航行。

2.根据权利要求1所述的基于地图与环境的无人机自动导航系统，其特征还在于：所述图形采集模块为双目摄像头，所述双目摄像头为RGB摄像头和红外摄像头，同时基于环境感测模块检测到的光线强度交替开启。

3.根据权利要求1所述的基于地图与环境的无人机自动导航系统，其特征还在于：基于视觉获取无人机位姿的具体过程为：

步骤S1、需要获取无人机拍摄的影像和数字地图中参考影像，

步骤S2、对所述无人机拍摄图像和所述数字地图中参考图像估计区域进行快速配准处理，对所述数字地图中参考地形图做正射投影变换，使用数字影像地图快速配准处理操作，进行配准处理，存储匹配特征点对；

步骤S3，根据所述步骤S2中检测点对进行匹配，得到图像精配准定位结果；

步骤S4，通过匹配所述点对进行视觉位姿估计，在图像的精匹配过程中会得到匹配的特征点对，综合先验DEM数据，可得到匹配成功的2D-3D特征点对，同时根据定相机标定结果、获取的2D-3D匹配点对的数据超过阈值时，经过投影模型变换就可解算出相机的位姿。

4.根据权利要求1所述的基于地图与环境的无人机自动导航系统，其特征还在于：所述图像配准具体过程为：

步骤S21，提取鲁棒特征点，使用SURF算子作为特征检测子提取特征点，

步骤22，生成二值描述符，将得到的所述特征点进行特征描述的时候选择BRISK算子作为特征描述子，所述BRISK算子在进行特征点描述的时候选择均匀采样模式，

步骤23，计算特征相似性和精匹配，对于得到的特征点集中的数据进行汉明距离作为衡量指标对特征点匹配程度进行判定，通过最近邻原则筛选特征点；使用RANSAC算法去除误匹配，得到配准过程的变换矩阵；

步骤24，变换矩阵求解和参数估计，所述矩阵中包含两幅图像之间的平移和旋转缩放等变换参数。

5.根据权利要求1所述的基于地图与环境的无人机自动导航系统，其特征还在于：无人机在所述航行过程中，采用RRT-Connect算法的双向搜索方式，同时，设置一个概率的阈值Prob，由随机生成的概率P来决定qrand点的位置是目标点还是在采样空间中自由选取。

6.根据权利要求5所述的基于地图与环境的无人机自动导航系统，其特征在于：概率的阈值Prob为0.1-0.2之间。

7.根据权利要求1所述的基于地图与环境的无人机自动导航系统，其特征在于：所述无人机航行轨迹方程为：

A_eqc＝b_eq

A_ieq≤b_ieq

其中C为由j段多项式轨迹的控制点系数所组成的向量，Q₀为各段贝塞尔曲线的海森矩阵沿主对角线所构成的矩阵，A_eqc为起点与终点的状态约束与多段贝塞尔曲线之间的连续性约束，A_ieq为边界安全性约束与动力学可行性约束。