[发明专利]一种多无人机高精度匹配定位方法

权利要求书

1.一种多无人机高精度匹配定位方法，其特征在于：所述的多无人机高精度匹配定位方法包括如下步骤：

S1，多无人机数据采集，首先，预先获取具有精确位置信息的数字卫星地图或预先拼接图像等基准匹配图像；而后，以实时采集或离线加载形式获取多无人机的视频帧图像和POS数据，POS数据主要包括无人机位置和姿态数据、光电云台姿态等；

S2，基于POS数据的多航拍图像粗匹配，首先结合多无人机的各自位置和姿态角、光电平台姿态角等POS参数，基于共线成像方程初步解算出图像中任意点位置数据，实现对各无人机提供的多航拍图像校正，获取多航拍图像的区域位置；而后基于多无人机图像的区域位置，确定基准图像的区域范围，裁剪基准卫星图或拼接图，获取包含多无人机侦察图像范围的小区域基准匹配底图，完成基于区域位置的基准图像裁剪处理作业；

S3，基于改进SIFT特征的多航拍图像精匹配，首先基于改进SIFT特征的匹配方法，实现对S2步骤校正后多航拍图像的匹配融合，获得的覆盖区域大于各无人机航拍图像覆盖区域的融合图像区域，并抑制S2步骤中残存的校正误差；然后基于改进SIFT特征的匹配方法，实现航拍融合图像和基准图像的匹配融合；

S4，图像匹配定位，依据融合图像的位置信息引导至地理信息系统(geographicinformation system,GIS)，进而获知航拍图像上任意点位置数据和区域态势信息。

2.根据权利要求1所述的一种多无人机高精度匹配定位方法，其特征在于，所述S1步骤中，数字卫星地图可通过测绘部门申请或资源下载等形式获得，预先拼接图像可应用预先侦察的航空相片或视频进行图像拼接。

3.根据权利要求1所述的一种多无人机高精度匹配定位方法，其特征在于，所述S2步骤中基于共线方程的图像位置解算时，按以下步骤进行：

第一步，坐标转换矩阵解算，计算无人机地理坐标系和像空间坐标系的转换矩阵，应用像空间坐标系、无人机机体坐标系、无人机地理坐标系、高斯平面直角坐标系等4个坐标系，各坐标系定义如下：

1)像空间坐标系s，原点O_s为投影中心，X_s、Y_s分别平行于成像面阵外框且与图像显示存储方向一致，Z_s依右手坐标系确定，相机光轴为Z_s轴；

2)无人机机体坐标系b，坐标原点O_b为飞机质心，X_b指右，Y_b指前，Z_b指上；

3)无人机地理坐标系e，坐标原点O_e为飞机质心，X_e指东，Y_e指北，Z_e指天；4)高斯平面直角坐标系g；

同时，设航空相机或摄像机云台的高低角为α，方位角为β，设无人机的航向角为ψ，俯仰角为θ，倾斜角为γ，根据坐标变换原理，得到不同坐标系之间的坐标变换矩阵，设目标在无人机地理坐标系e中的坐标为(x_e，y_e，z_e)，目标在像空间坐标系s中的坐标为(x_s，y_s，-f)，f为相机或摄像机焦距，则两者之间的坐标变换关系表示为：

第二步，解算共线成像方程，设目标在高斯平面直角坐标系g中的坐标为(x_g，y_g)，无人机在高斯平面直角坐标系g中的坐标为(x_a，y_a)，H为无人机与地面目标点的相对高度；则基于无人机姿态数据、航空相机或摄像机的姿态数据和内参数等遥测参数，根据成像模型的共线条件方程可得

第三步，坐标位置解算和图像校正，根据共线成像方程，可以求出航拍图像中任意像素点的高斯平面直角坐标。根据航拍图像的像素坐标、高斯平面直角坐标和坐标变换矩阵，应用最邻近插值重采样实现图像校正。正射校正图像可抑制图像畸变、减弱拍摄角度差异等，与基准卫星地图或预先拼接图像视角类似，从而有效提高图像匹配定位的成功率和精度。