[发明专利]一种基于导航信息的无人机自主回收目标预测方法

摘要

针对合作目标为运动的情况下，本发明提供一种基于导航信息的无人机自主回收目标预测方法。合作目标运动意味着合作目标在世界坐标系中的位移分量会发生改变，即发生变化。在无人机自主回收的过程中，无人机能够实时提供位姿等导航信息，本发明基于前一段时刻的无人机的位姿信息，利用相关的数值方法拟合合作目标的运动曲线，根据该曲线预估合作目标当前时刻的空间运动位置，再结合导航信息预测合作目标的成像点。本发明结合导航信息可以预测合作目标的成像区域，仅在该区域内进行目标检测跟踪以及相对位姿解算，从而提高合作目标位姿估计算法的实时性和准确性。

主权项

1.一种基于导航信息的无人机自主回收目标预测方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)定义坐标系摄像机坐标系ocxcyczc：原点为摄像机的光心，ocxc和ocyc轴与图像的u,v轴平行，oczc轴为摄像即光轴，焦距为f，ocxc和ocyc方向的有效焦距分别为fx和fy；无人机机体坐标系obxbybzb：ocyc轴沿机身对称轴线指向机头，ocxc垂直于无人机对称面指向机身右方，oczc轴满足右手法则；成像平面坐标系：原点为图像的中心点，横坐标x和纵坐标y分别平行于图像所在的行和列；图像坐标系：原点为图像的左上角，横坐标u和纵坐标v分别是图像所在的行和列，中心点(u0,v0)为主点坐标；(2)合作标志运动意味着合作标志在世界坐标系中的位移分量会发生改变，即发生变化；设目标点P为合作目标的中心点，考虑针孔摄像机模型，其中O_c点为光心，O_cz_c轴为光轴，f为焦距；目标点P相对于摄像机光心O_c的距离在摄像机坐标系的投影(x_c,y_c,z_c)可以表示为:其中为目标点P在世界坐标系中的投影，为无人机在世界坐标系中的投影，为无人机机体坐标系到摄像机坐标系的旋转矩阵，为无人机的姿态旋转矩阵；假设目标点P在成像平面坐标系和图像坐标系的坐标分别为(x,y)和(u,v)，图像坐标系中的主点坐标为(u0,v0)，则目标点P在这两个坐标系下的投影有如下关系(3)基于多项式拟合估计合作目标在下一时刻的空间位置；(4)预测合作目标的成像位置。