一种用在林业勘测工作中的定位装置及方法与流程

本发明涉及红外视觉跟踪与定位技术领域，特别是一种用在林业勘测工作中的定位装置及方法。

背景技术：

现代林业勘测广泛涉及地形图测绘、基础控制网等基础勘测，还有界线、勘界、地籍等界址勘测以及数字化勘测、信息化勘测等内容，这些工作都需要测量精准的位置。近年来，随着全球卫星导航定位系统理论和技术的逐步完善，卫星导航定位系统在测绘行业各个领域也得到了快速的应用和推广。但是，由于卫星导航定位的工作特点与林业区域中多树木环境的成为了影响定位精度的主要矛盾。因此，卫星导航定位的精度一直无法满足林业精准勘测调查设计的需求。如何提高卫星导航定位的精度以完成林业勘测调查设计工作要求，是值得研究的问题。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种用在林业勘测工作中的定位装置及方法，本发明大幅度提高定位精度。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

根据本发明提出的一种用在林业勘测工作中的定位装置，包括便携式无人机和手持机，便携式无人机包括无人机、gnss定位单元、云台、可见光摄像机、红外摄像机、处理单元和第一通信单元；手持机包括飞控单元、第二通信单元和显示屏；可见光摄像机与红外摄像机设置在云台上，云台设置在无人机上；

gnss定位单元，用于将无人机空间位置的定位信息经第一通信单元输出至第二通信单元；

可见光摄像机、红外摄像机，用于将所拍摄的视频画面经第一通信单元输出至第二通信单元，视频画面同时也输出至处理单元；

处理单元，用于根据视频画面计算出工作人员的位置，根据工作人员的位置与预定位置的差值对无人机飞行电机进行闭环控制完成无人机的飞行控制操作。

第二通信单元，用于将接收的飞行控制操作指令输出至飞控单元，将接收的无人机的视频画面和定位信息输出至显示屏；

飞控单元，用于根据飞行控制操作指令操控无人机的飞行。

作为本发明所述的一种用在林业勘测工作中的定位装置进一步优化方案，所述gnss定位单元包括rtk-gps接收机和天线，用于无人机空间位置的定位。

作为本发明所述的一种用在林业勘测工作中的定位装置进一步优化方案，所述gnss定位单元还包括数字气压计，用于计算无人机飞行的高度信息。

作为本发明所述的一种用在林业勘测工作中的定位装置进一步优化方案，所述可见光摄像机位于云台上前端，镜头方向与无人机中轴线成一定夹角，用于获取观测周围事物视频信息。

作为本发明所述的一种用在林业勘测工作中的定位装置进一步优化方案，所述红外摄像机位于云台中心，镜头垂直向下，用于在高空中捕获工作人员位置，并对工作人员进行红外跟踪。

作为本发明所述的一种用在林业勘测工作中的定位装置进一步优化方案，显示屏用于显示所在区域的地图信息、无人机的摄像画面和无人机的实时位置信息。

作为本发明所述的一种用在林业勘测工作中的定位装置进一步优化方案，所述手持机还包括与第二通信模块连接的存储单元，用于对林业勘测工作人员的实时位置信息进行存储。

基于上述的一种用在林业勘测工作中的定位装置的定位方法，包括以下步骤：

s1：将无人机放置于地面上，通过gnss定位单元获取位置信息，记录当前的高程信息，与无人机上的数字气压计所测海拔高度进行校对和匹配；

s2：将无人机放飞，飞行高度要求超过该林业区域树木最高值十米以上，通过飞行位置的定位信息与飞行前的位置高程信息差进行飞行高度校正；

s3：通过手持机手动控制无人机，在保证飞行高度要求的同时，将无人机悬停于工作人员正上方，通过手持机屏幕接收到的红外摄像机传回的画面进行调整，使得工作人员位于红外摄像机视域画面的正中心，红外摄像机能够捕获工作人员；

s4：林业勘测工作人员在移动时，位置偏离红外摄像机中心点，红外摄像机计算捕获目标点与中心点之间的距离和方向差值；

s5：红外摄像机将摄像画面捕捉的差值传输到无人机的处理单元，处理单元根据差值信息对无人机飞行电机进行闭环控制完成无人机的飞行控制操作，并确保工作人员始终位于红外摄像机视域范围的中心点，即无人机的正下方；

s6：通过手持机中的数字气压计依据气压的变化获得林业勘测工作人员当前位置相对于工作起始点的高度差，将高度差信息传输给无人机的处理单元；

s7：无人机的处理单元收到手持机所发送的高度差信息后，根据高度差的信息及时调整飞行电机进行闭环控制，使得无人机与林业勘测工作人员的相对高度保持一致；

s8：无人机处理单元通过红外摄像机捕获跟踪目标的信息和手持机反馈的高度差值进行控制无人机飞行电机，实现无人机在保证相距高度的同时自适应的紧密跟随林业勘测人员飞行；

s9：将实时收到gnss定位模块的位置信息通过无人机的第一通信模块发送到手持机上，手持机接收到无人机所获得的位置信息后减去无人机与手持机之间的高度差，所得的坐标即是手持机的当前时刻的坐标；

s10：手持机一方面将计算得出的实时坐标信息结合地图信息通过手持机的显示屏进行实时更新显示；另一方面将实时位置进行存储，勘测工作结束后通过遍历每个时刻的位置坐标即生成林业勘测人员的工作轨迹路线。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

(1)摆脱林业环境对gnss定位的干扰，大幅度提高定位精度；

(2)通过无人机的可见光摄像机，便于林业勘测人员对工作周围环境信息的观察；

(3)本发明可有效地帮助林业勘测人员更好地开展航线预设、面积勘测、森林防火以及古树名木位置测定等工作，在节省成本的同时可大大提高定位精度和工作效率。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种用在林业勘测工作中的精准定位装置的工作示意图。

图2是本发明实施例提供的一种用在林业勘测工作中的精准定位装置的示意图。

图3是本发明实施例提供的一种用在林业勘测工作中的精准定位方法的流程示意图。

图4是本发明实施例提供的一种目标自适应平行跟踪控制的框图。

图5是本发明中可见光摄像机和红外摄像机视野范围的示意图。

图6a是本发明红外摄像机拍摄画面中捕捉到目标(工作人员)的示意图。

图6b是本发明红外摄像机拍摄画面中未捕捉到目标(工作人员)的示意图。

图6c是本发明红外摄像机拍摄画面中捕捉到目标(工作人员)与视域中心位置差距的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明进行详细描述。

实施例一

图2是本发明实施例提供的一种用在林业勘测工作中的精准定位装置的示意图，如图2所示，该装置包括：无人机和手持机。所述无人机与手持机之间的通信可以采用任意方式的无线通信技术，比如可以采用wi-fi、蓝牙、4g通信或者5g通信等技术实现，本发明专利在此不予限定。

其中，所述无人机为便携式四旋翼无人机，结构相对简单轻便，方便携带。

具体地，所述无人机包括无人机身、四个无人机飞行螺旋桨和云台，所述机身上包括gnss定位单元、处理单元和通信单元，所述云台上搭载可见光摄像机和红外摄像机。

其中，所述可见光摄像机是利用光学成像原理形成影像并使用底片记录影像的设备，采集的图像为可将光图像，位于云台的前端，镜头方向与无人机中轴线成一定夹角，用于林业勘测工作人员获取周围环境的视频信息，本发明专利对可见光摄像机的型号不予限定；所述红外摄像机是通过非接触探测红外能量，并将捕获信息转换为电信号，形成红外图像数据的装备，其具体而言可以是一个红外跟踪仪，位于云台的中心，镜头垂直向下，用于实现对目标人员的捕获和跟踪，本发明专利对红外光摄像机的型号不予限定。可见光摄像机和红外摄像机视野范围的示意图如图5所示。

所述处理单元具备图像处理功能和任务调控功能，具体可以是一个中央处理器。所述处理单元接收红外摄像机的视频信息，根据红外摄像机捕获工作人员的位置与预定位置的差值对无人机飞行电机进行闭环控制完成无人机的飞行控制操作；除此之外，所述处理单元还与无人机通信单元相连，用于接收手持机所发出的控制指令，根据指令要求对无人机飞行电机进行闭环控制完成飞行控制操作。

所述手持机为任意可以操控所述无人机的遥控设备。所述手持机可以在工作人员需要时通过飞控手柄向无人机处理单元发出操控指令来调整无人机的飞行姿态或完成所需任务。所述手持机还包括显示屏，用来显示红外摄像机或可见光摄像机所拍摄视频画面和匹配地图后的实时定位信息，可以根据工作人员需求进行切换。

图1是本发明实施例提供的一种用在林业勘测工作中的精准定位装置的工作示意图。如图1所示，在实际工作中，林业勘测工作人员于较开阔区域通过手持机对无人机进行飞行控制，并确保无人机的飞行高度超过所工作区域最高树木顶端十米以上；通过无人机红外摄像机拍摄画面对无人机姿态进行调整，确保无人机位于工作人员正上方位置；待红外摄像机锁定目标后，无人机可根据红外摄像机对目标的跟踪进行自适应飞行控制，并通过通信单元将gnss定位信息(x,y,z)实时发送给手持机，手持机收到定位信息后将高层位置信息减去与无人机之间的距离值h0即得到手持机自身的精准定位坐标(x,y,z-h0)，通过手持机显示并存储定位信息；在红外摄像机无法捕捉目标时，向手持机发出报警，工作人员通过手持机对无人机进行姿态调整重新捕获目标。由于无人机飞行高度在林业区域之上，避开了林业环境对gnss定位精度的影响，因此无人机发送给手持机的定位信息的精度远高于工作人员在林区中的定位精度。

实施例二

图3是本发明实施例提供的一种用在林业勘测工作中的精准定位方法的流程示意图。

具体地，如图3所示，该方法可以包括但不限于如下步骤：

步骤101：获取工作起点的坐标。

林业勘测工作人员在工作起点将无人机放置于相对空旷区域的地面上，通过gnss定位单元获取位置信息，记录当前的高程信息，与无人机上的数字气压计所测海拔高度进行校对和匹配。

步骤102：利用手持机调整无人机姿态调整，使得无人机处于合适的工作姿态。

林业勘测工作人员在开始工作前于空旷区域将无人机放飞，飞行高度要求超过该林业区域树木最高值十米以上，通过飞行位置的定位信息与飞行前的位置高程信息差进行飞行高度校正。

林业勘测工作人员通过手持机手动控制无人机，在保证飞行高度要求的同时，将无人机悬停于工作人员正上方，通过手持机屏幕接收到的红外摄像机传回的画面进行调整，使得工作人员位于红外摄像机视域画面的正中心。

步骤103：判断红外摄像机能否正确捕捉工作人员。

由于工作人员的体温特征与所处周围工作环境相差较大，因此红外摄像机能轻易识别工作人员。当工作人员出现在红外摄像视域范围之内时，红外摄像机能对目标(工作人员)进行顺利捕获，如图6a所示；当工作人员未在红外摄像机视域范围之内，红外摄像机将无法对目标进行顺利捕获，如图6b所示。

所述步骤103为一个判断步骤，当红外摄像机能够捕捉到目标人员时，将进行下一步操作；如果红外摄像机不能对目标进行捕获，无人机向手持机发送报警信号，返回步骤102，工作人员通过手持机手动调整无人机姿态，进行目标重新捕获。

步骤104：当捕获成功后，根据红外摄像机捕获信息对目标的移动进行自适应跟踪。

林业勘测工作人员在移动时，位置偏离红外摄像机中心点，红外摄像机计算捕获目标点与中心点之间的距离和方向粗略差值，如图6c所示。红外摄像机将摄像画面捕捉的粗略差值信息传输到无人机处理单元，无人机处理单位根据差值信息对无人机飞行电机进行闭环控制完成无人机的飞行控制操作，并确保工作人员始终位于红外摄像机视域范围的中心点，即无人机的正下方。

在无人机飞行高度方面，通过手持机中的数字气压计依据气压的变化获得林业勘测工作人员当前位置相对于工作起始点的高度差，将高度差信息传输给无人机处理单元。无人机处理单元收到手持机所发送的高度差信息后，根据高度差的信息及时调整飞行电机进行闭环控制，使得无人机的与林业勘测工作人员的相对高度保持一致。实现无人机在保证相距高度的同时自适应的紧密跟随林业勘测人员飞行。

步骤105：无人机将实时收到gnss定位模块的位置信息通过无人机通信模块发送到工作人员手持机上。

步骤106：手持机实时坐标解算。

因无人机飞行位置位于工作人员正上方，说以无人机与手持机的平面坐标相同，高程坐标的差值为两者之间的距离。因此，当手持机接收到无人机所获得的位置信息后，减去无人机与手持机之间的高度差，所得的坐标即是手持机的当前时刻的准确坐标。

步骤107：实时位置坐标显示。

手持机将计算得出的实时坐标信息结合地图信息通过手持机显示屏进行实时更新显示；此外，手持机将实时位置进行存储，勘测工作结束后通过遍历每个时刻的位置坐标可以生成林业勘测人员的工作轨迹路线。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围内。

实施例三

在红外摄像机对目标(工作人员)进行跟踪步骤中，本实例采用camshift(continuouslyadaptivemean-shift)和kalman滤波算法相结合来实现目标跟踪。camshift算法是根据目标运动状态的前一帧或目标位置与大小结合的初始化搜索框，利用颜色直方图计算像素重心，将搜索框中心与像素重心重合,并计算像素重心与搜索框中心的距离，小于设定阈值及目标跟踪成功。camshift算法具有可根据目标变化而自适应调整跟搜索框窗口的大小的优点。

所述camshift算法过程为：当红外摄像机捕获到目标(工作人员)时，将目标信息从摄像机拍摄原始背景画面中分离，根据像素区域设定搜索框窗口大小，计算搜索窗口中的目标像素重心，调整搜索窗使得搜索窗口的中心点与目标像素重心点重合，跟踪成功后调整搜说窗口大小。

当目标人员所处位置发生变化时，其与摄像机的距离发生变化，因此成像画面中的像素信息必发生变化，camshift算法可以以目标像素重心点为目标点，及时调整搜索窗口的位置使得搜索窗口的中心点与之重合，将收敛区域集中，并调整窗口大小，达到自适应跟踪的效果。

在camshift算法中由于缺乏运动模型的预测信息，在目标人员被遮挡时会出现目标丢失现象，针对这一问题引入kalman滤波算法，增加目标人员的运动预测和目标特征更新信息。

kalman滤波可分为预测和更新两个过程，预测过程采用观测信息与先验估计得到修正后的后验估计，该后验估计也即是下一时刻的先验估计；更新部分是将测量信息与前一时刻的预测信息进行加权融合。kalman滤波的状态方程为：

xk＝fxk-1+buk+wk

其中，xk和xk-1为目标t时刻和t-1时刻的状态向量，f为传递矩阵，b为输入矩阵，uk为外部控制向量，wk为均值为零的高斯白噪声。

kalman滤波的观测方程为：

zk＝hkxk+vk

其中，zk为k时刻的观测向量，hk为观测矩阵，vk为观测噪声。

根据目标检测结果对kalman滤波器进行初始化，camshift算法对目标进行跟踪，当目标前后时刻位置偏差较大时，采用kalman滤波器在上一时刻的状态对当前时刻进行预测，并将预测值作为目标的当前时刻的状态值，并将结果更新kalman滤波器。采用camshift(continuouslyadaptivemean-shift)和kalman滤波算法相结合对目标进行跟踪设计可有效提高红外摄像机跟踪的连续性和准确性。

实施例四

图4是本发明实施例提供的一种目标自适应平行跟踪控制的框图。

本发明采用目标自适应平行跟踪控制策略来实现对目标运动轨迹的精确跟随控制。自适应平行跟踪控制需要获取无人机的全局位置信息和跟踪目标的全局位置信息和全局速度信息，如图4所示。

目标的全局位置估计是在当前时刻(t)目标的位置信息基础上结合红外摄像机对目标进行跟踪过程中所建立的目标状态方程预测目标下一时刻(tk-1)目标的全局位置信息。该目标的全局位置估计也即是无人机的期望跟踪位置，通过将无人机当前时刻(t)的位置与期望跟踪位置的差值作为全局位置pid控制器的输入值；根据位置差值结合采样周期，计算出无人机跟踪目标的全局速度估计，该速度估计作为无人机的期望全局速度，输入控制器形成闭环反馈控制系统。

为了确保工作人员(目标)始终被无人机红外摄像机所捕获，应根据目标的运动状态在自适应平行跟踪控制系统中加入偏航角pid控制器，以避免如图6b所示目标脱离红外摄像机视域范围，根据红外摄像机所捕获目标像素重心点的位置与红外摄像机视域画面中心点位置的偏差，如图所示6c，作为偏向角pid控制器的输入值，然后将偏向角pid控制器的输出值结合全局位置速度估计信息作为飞行控制器的输入信息，计算无人机实际状态下的速度和姿态与期望速度和姿态之间的差别，向执行机构发出控制指令，最终将控制信息转换成电压值作用到四个执行电机上，完成对目标的自适应平行跟踪控制，以确保跟踪目标始终处于红外摄像机视域画面的中心点，即无人机始终位于工作人员正上方飞行。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围内。