一种基于无人机和终端设备的区域地图更新系统及方法与流程

1.本发明涉及地理信息领域，特别是涉及一种基于无人机和终端设备的区域地图更新系统及方法。


背景技术：

2.在地理测绘、应急处理、野外考察等场景下，需要在短时间内获取到自身或目标点周围的地理环境信息，包括道路信息、水源信息、植被覆盖信息、建筑物等静态环境信息，以及周围的人员、动物、车辆等动态附着物信息。传统的测绘技术是通过各种传感器获取地面的特征信息，包括位置、形状、界限等，该技术处理周期长，依赖多种传感器的共同作用，不能实现快速的地图更新；基于slam的定位与环境地图构建，一般用于室内小范围的地图构建场景，并不适合区域范围内的地图更新。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提出一种基于无人机和终端设备的区域地图更新系统及方法。
4.实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于无人机和终端设备的区域地图更新系统，包括无人机、接收器、终端设备，其中：
5.无人机包括固定翼类型和旋转翼类型，具备gps/北斗定位系统、飞行姿态控制系统，提供搭载光学、sar、红外载荷的能力；接收器和无人机之间通过数传模块通信，支持的通信协议包括mavlink、uavcan协议，支持图像、视频、飞控指令的传输；终端设备和接收器之间通过有线通信接口、无线通信接口通信，支持图像、视频、飞行姿态、定位数据的传输；
6.无人机操控光学摄像头载荷俯视抓拍一定区域范围内的图像，经过成像像处理后存储；同时gps/北斗定位系统通过卫星综合定位获取经纬度坐标、高程数据；无人机飞行姿态控制系统保存当前无人机的飞行姿态数据，包括俯仰、横滚、偏航角的四元数表达方式；图像数据、定位数据和姿态数据综合打包后，发送给地面数传接收器，再由接收器转发给终端设备；
7.终端设备接收到一组图像、定位和姿态数据后，依据姿态数据校正图像，结合定位数据存储为栅格地图格式，接下来根据地面的参考点，进行图像的正射校正，生成正射影像，多张图像经过拼接形成小范围区域地图，区域地图和地图进行边界匹配，选取需要更新的区域，更新底图，并转换为tiff、geojson格式，由终端设备上的gis引擎进行加载。
8.进一步的，所述终端设备包括服务器端、pc终端、移动终端。
9.进一步的，所述有线通信接口包括usb、串口。
10.进一步的，所述无线通信接口包括蓝牙、wifi。
11.进一步的，所述终端设备更新地图，具体流程为：
12.获取区域地图四角坐标信息；
13.按照一定比例系数，从底图中裁剪出roi底图数据；
14.对区域地图进行降采样操作，生成roi区域地图；
15.对roi底图数据和roi区域地图进行特征点匹配；
16.对获得的特征点对，进行过滤，剔除超过阈值的异常特征点；
17.计算仿射变化系数矩阵，结合比例系数，计算实际的系数矩阵；
18.对原始底图和区域地图，应用系数矩阵，生成新的地图；
19.转换为tiff、geojson格式，由终端gis引擎进行加载。
20.一种基于无人机和终端设备的区域地图更新方法，基于所述的区域地图更新系统，实现基于无人机和终端设备的区域地图更新。
21.本发明与现有技术相比，其显著优点为：1)无人机、无人机载荷、无人机数传接收器、终端设备、终端处理软件、终端gis软件共同组成区域地图更新软硬件系统。2)区域地图数据可以作为新的数据源，来更新部分区域底图，实现终端gis引擎上底图的快速更新。3)通过无人机(载荷光学摄像机、gps或北斗定位等)巡航，把地图数据实时传送给终端设备，经过图像处理、目标识别等可以在分钟级别快速构建区域地图。
附图说明
22.图1为基于无人机和终端设备的区域地图更新系统的连接图。
23.图2为系统数据处理流程图。
24.图3为终端地图更新流程图。
具体实施方式
25.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
26.本发明通过机动无人机搭载光学、sar、红外等载荷来采集数字高程、光学图像、位置姿态等数据，在终端设备之上，通过几何校正、正射影像、图像拼接等形成小范围区域影像tiff数据，再匹配区域影像地图和区域原始底图的特征点，可以快速的获取到地图更新区域的四角位置坐标，然后重新合成新的底图，从而实现地图区域的快速更新。对于区域影像地图，可以通过图像目标识别，识别对应物体的坐标值、宽度、高度、目标属性，并转换为标绘信息，通过gis引擎实时标注在底图之上。具体步骤如下：
27.无人机搭载光学摄像头、gps或北斗定位模块和飞行姿态控制系统。
28.无人机抓拍地面俯视图像，并记录当前定位数据、高度数据以及无人机此刻的姿态数据。定位数据包括经纬度坐标值，高度数据是相对于海平面的高度，姿态数据包括俯仰、偏航、滚动数据。
29.通过gps数据、高度数据、姿态数据，以及拍摄图像特征点，对原始图像采用基于仿射变换的严格几何模型进行校正，生成正射影像数据。
30.通过拼接多张正射影像，对拼接边界做模糊处理，形成小范围区域地图。
31.对区域地图和原始底图进行更新处理，先对原始数据进行预处理，降低图像分辨率，然后匹配原始底图和区域地图的特征点，过滤掉异常特征点，计算仿射变化系数并根据预处理情况，调整系数，最后在原始的区域地图和原始底图上应用仿射变化结果，生成最新的底图。
32.把最新的地图数据转换为tiff、geojson等终端gis引擎可以的数据格式，供地图引擎加载，向用户提供最新的地图数据。
33.本发明还提出一种基于无人机和终端设备的区域地图更新方法，基于所述的区域地图更新系统，实现基于无人机和终端设备的区域地图更新。
34.实施例
35.为了验证本发明方案的有效性，进行如下实验。
36.参阅图1，为系统连接图，所述系统连接图包括无人机、接收器、终端设备。
37.无人机可选择范围包括固定翼、旋转翼等多种类型，无人机具备gps定位、飞行姿态系统，提供搭载光学、sar、雷达、红外等多种载荷的能力；接收器和无人机之间通过远距离数传模块通信，支持的通信协议包括mavlink、uavcan等通用协议，支持的数据传输包括图像、视频、飞控指令等多种类型；终端设备和接收器之间，通过usb、串口等有线通信接口，蓝牙、wifi等无线通信接口通信，支持图像、视频、飞行姿态、定位数据等多种类型数据传输。
38.请参阅图2，为系统处理流程图，所述数据处理流程涉及无人机系统和终端设备。无人机系统包括无人机、接收器、载荷、飞控、gps/北斗定位、飞行姿态系统等；终端设备可以是服务器端、pc终端、移动终端等固定或者手持终端。
39.系统数据处理流程，首先在无人机处理系统中，无人机搭载光学摄像头载荷、gps/北斗模块、飞行姿态系统等，无人机控制器操控光学摄像头载荷俯视抓拍一定区域范围内的图像，经过呈像处理后存为bmp、jpeg、png等常见的图像格式；同时无人机搭载的gps/北斗模块通过卫星综合定位获取经纬度坐标、高程等定位数据；无人机飞行姿态系统，保存当前无人机的飞行姿态数据，包括俯仰、横滚、偏航角的四元数表达方式。图像数据、定位数据和姿态数据综合打包后，发送给地面数传接收器，再由接收器转发给终端设备。
40.在终端设备中，接收到一组图像、定位和姿态数据后，依据姿态数据校正图像，结合定位数据存储为栅格地图格式，接下来根据地面的参考点，进行图像的正射校正，生成正射影像，多张图像经过拼接形成小范围区域地图，区域地图和地图进行边界匹配，选取需要更新的区域，最后更新底图，并转换为tiff、geojson等通用地图格式，由终端上的gis引擎进行加载。
41.请参阅图3，为终端地图更新流程图，从无人机获取图像数据、姿态数据、定位数据，并经过终端初步处理为区域地图之后，根据图3所述流程进行地图更新：
42.首先具备一定范围之内的原始底图数据，根据图2流程获得区域地图之后，从栅格区域地图中可以获取地图四角坐标信息。
43.为降低底图数据量，从而提高匹配速度，输入从步骤1中获取的区域地图四角坐标信息，按照一定比例系数(2～5倍等)，从底图中裁剪出roi底图数据。
44.对图2流程中的区域地图进行降采样操作，生成roi区域地图。
45.对步骤2获得的roi底图数据和步骤3获得的roi区域地图进行特征点匹配。
46.对步骤4获得的特征点对，进行过滤，剔除超过阈值的异常特征点。
47.根据步骤5的特征点对，计算仿射变化系数矩阵，并根据步骤2中的比例系数，计算实际的系数矩阵。
48.对步骤1中的原始底图和区域地图，应用步骤6中的系数矩阵，生成新的地图。
49.对步骤7生成的地图数据，转换为tiff、geojson等常见的地图数据格式，由终端gis引擎进行加载。
50.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
51.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。