对无人机进行定位的方法及装置与流程

本发明涉及无人机控制领域，具体涉及一种对无人机进行定位的方法及装置。

背景技术：

无人机在防灾救险、科学考察等领域有着广阔的应用，而飞行控制系统是无人机的重要组成部分，在无人机智能化和实用化中起着重要的作用。通常，无人机在飞行控制系统的控制下去往目的地作业完成后，可以按照原路自动返航。

为了实现对无人机自动返航时的定位，现有技术中，通常可以在无人机的飞行系统中存储第三方提供的地图数据，而后通过定位装置例如全球定位系统(Global Position System，GPS)来实现无人机的定位和导航。然而，第三方提供的地图数据的分辨率和无人机距离地面的高度有关，通常而言，无人机的离地飞行高度越高，分辨率越低。由于无人机在作业过程中的飞行高度会经常发生变化，由此容易造成地面目标的分辨率相差较大，匹配精度低，导致了返航时定位精度较差。

为此，如何提高定位精度成为亟待解决的技术问题。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题在于如何提高定位精度。

为此，根据第一方面，本发明实施例公开了一种对无人机进行定位的方法，包括：

在无人机飞行的过程中，生成基准图像；获取当前时刻采集的当前图像；根据基准图像和当前图像，确定无人机的当前位置。

可选地，生成基准图像，包括：在无人机飞行的过程中，采集地面图像；将地面图像进行拼接，得到基准图像。

可选地，在无人机飞行的过程中，采集地面图像，包括：在无人机从起始位置飞向返航位置的过程中，采集地面图像。

可选地，在获取当前时刻采集的当前图像之前，本实施例公开的对无人机进行定位的方法还包括：确定返航。

可选地，在确定返航之前，本实施例公开的对无人机进行定位的方法还包括：接收控制器发送的用于指示返航的指令。

可选地，在生成基准图像之后，本实施例公开的对无人机进行定位的方法还包括：确定无人机从起始位置飞到返航位置的逆向轨迹。

可选地，在确定逆向轨迹之后，本实施例公开的对无人机进行定位的方法还包括：按照逆向轨迹从返航位置向起始位置飞行。

可选地，根据基准图像和当前图像，确定无人机的当前位置，包括：对当前图像与基准图像进行匹配，得到无人机在当前时刻相对于基准图像的运动矢量；根据运动矢量确定无人机在当前时刻相对于基准图像的定位信息；其中，定位信息包括下述至少之一：无人机的位置、无人机的高度、无人机的姿态、无人机的方位向、无人机的速度和无人机的航向。

可选地，对当前图像与基准图像进行匹配，得到无人机在当前时刻相对于基准图像的运动矢量，包括：将当前图像与基准图像进行景象匹配，得到无人机在当前时刻相对于基准图像的运动矢量。

可选地，将当前图像与基准图像进行景象匹配，得到无人机在当前时刻相对于基准图像的运动矢量，包括：选取基准图像的特征点，其中，选取的特征点被用作为基准特征点；确定在当前图像中与基准特征点匹配的特征点，其中，匹配得到的特征点被用作为当前特征点；将当前特征点与基准特征点进行匹配，得到无人机在当前时刻相对于基准图像的运动矢量。

根据第二方面，本发明实施例公开了一种对无人机进行定位的装置，包括：

基准模块，用于在无人机飞行的过程中，生成基准图像；采集模块，用于获取当前时刻采集的当前图像；定位模块，用于根据基准模块生成的基准图像和采集模块采集的当前图像，确定无人机的当前位置。

可选地，基准模块包括：采样单元，用于在无人机飞行的过程中，采集地面图像；拼接单元，用于将采样单元采集的地面图像进行拼接，得到基准图像。

可选地，采样单元具体用于在无人机从起始位置飞向返航位置的过程中，采集地面图像。

可选地，本实施例公开的对无人机进行定位的装置还包括：确定模块，用于确定返航。

可选地，确定模块还用于接收控制器发送的用于指示返航的指令。

可选地，本实施例公开的对无人机进行定位的装置还包括：轨迹模块，用于在基准模块生成基准图像之后，确定无人机从起始位置飞到返航位置的逆向轨迹。

可选地，本实施例公开的对无人机进行定位的装置还包括：返航模块，用于按照轨迹模块确定的逆向轨迹从返航位置向起始位置飞行。

可选地，定位模块包括：匹配单元，用于对当前图像与基准图像进行匹配，得到无人机在当前时刻相对于基准图像的运动矢量；定位信息单元，用于根据运动矢量确定无人机在当前时刻相对于基准图像的定位信息；其中，定位信息包括下述至少之一：无人机的位置、无人机的高度、无人机的姿态、无人机的方位向、无人机的速度和无人机的航向。

可选地，匹配单元具体用于将当前图像与基准图像进行景象匹配，得到无人机在当前时刻相对于基准图像的运动矢量。

可选地，匹配单元包括：选取子单元，用于选取基准图像的特征点，其中，选取的特征点被用作为基准特征点；特征点确定子单元，用于确定在当前图像中与基准特征点匹配的特征点，其中，匹配得到的特征点被用作为当前特征点；矢量子单元，用于将当前特征点与基准特征点进行匹配，得到无人机在当前时刻相对于基准图像的运动矢量。

本发明技术方案，具有如下优点：

本发明实施例提供的对无人机进行定位的方法及装置，在无人机飞行的过程中生成基准图像，基准图像能够地反映最新的地面情况，而后，获取当前时刻采集的当前图像，由于基准图像和当前图像均在无人机飞行过程中获取采集的，因此，基准图像和当前图像之间存在一定的关联性，继而，根据基准图像和当前图像能够确定无人机的当前位置；本发明实施例的方案中，基准图像是在无人机飞行过程中生成的，而当前图像亦是无人机飞行过程中采集获取得到的，因此，生成的基准图像能够动态补偿适应无人机飞行过程中所产生的分辨率差异，相对于现有技术中固定的分辨率，无人机返航过程中能够更好地实现动态匹配，降低了系统误差，从而提高了返航的定位精度。

作为可选的技术方案，在生成基准图像之后，确定无人机从起始位置飞到返航位置的逆向轨迹，使得无人机在从返航位置向起始位置飞行时，可以直接按照逆向轨迹从返航位置向起始位置飞行，减少了飞行轨迹的返航规划量，提高了返航时飞行轨迹确定的效率。此外，无人机在遇到无信号或者通信故障的情况下，通过按照逆向轨迹从返航位置向起始位置飞行，使得无人机能够顺利返回至起始位置。

另外，通常无人机在从起始位置向返航位置飞行时会规划出较优的譬如绕过障碍物等的去程轨迹，因此，使得按照去程轨迹的逆向轨迹从返航位置向起始位置飞行时，能够以较优的轨迹返航。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中一种对无人机进行定位的方法流程图；

图2为本发明实施例中一种景象匹配得到无人机运动矢量的方法流程图；

图3为本发明实施例中一种对无人机进行定位的装置结构示意图；

图4为本发明实施例中一种对无人机进行定位的系统结构示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为先后顺序。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，还可以是两个元件内部的连通，可以是无线连接，也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

为了提高无人机飞行的定位精度，本实施例公开了一种对无人机进行定位的方法，请参考图1，为该对无人机进行定位的方法流程图，该对无人机进行定位的方法包括：

步骤S101，在无人机飞行的过程中，生成基准图像。

本实施例中，可以在无人机从起始位置起飞后开始采集地面图像，将无人机在前往目的地移动过程中所采集的地面图像进行拼接，将拼接后的结果作为基准图像。所称地面图像是指无人机在飞行过程中以俯视视角采集的图像，该俯视视角方向与竖直方向的夹角小于90度。优选地，该俯视视角方向可以是竖直向下的，在此情况下，俯视视角方向与竖直方向的夹角为0度。

无人机可以储存生成的基准图像，以备后续继续使用该基准图像。。作为一种可选的方式，无人机在生成基准图像之后，还可以将该基准图像发送给其他的无人机，以便其他的无人机也可以使用该基准图像。需要说明的是，对于同一台无人机，由于无人机的各项硬件参数在无人机飞行的过程中不会发生改变，所以无人机自身所生成的基准图像能够表征该无人机的去程轨迹。所谓去程轨迹是指无人机从起始位置飞往目的位置的飞行轨迹。

步骤S102，获取当前时刻采集的当前图像。

在生成基准图像后，在无人机飞行过程中，可以获取当前时刻采集的当前图像。

步骤S103，根据基准图像和当前图像，确定无人机的当前位置。

本实施例中，在得到基准图像后，可以将当前图像和基准图像进行比对，得到当前图像和基准图像的差异，根据该差异可以估算无人机的运动矢量，由此确定无人机的当前位置。

在可选的实施例中，在步骤S101中，生成基准图像的操作可以包括：在无人机飞行的过程中，采集地面图像；将地面图像进行拼接，得到基准图像。在具体实施例中，可以按预设间隔采集地面图像，所称预设间隔可以根据先验知识来确定时域上预设的时间间隔，或者位置上预设的距离间隔。所称预设间隔可以是等间隔，也可以是非等间隔。

在具体拼接过程中，可以采用整体模式拼接，也可以采用分段模式进行图像拼接。具体地，在拼接过程中，相邻帧图像之间通常会存在重叠区域，可以将有重叠部分的前后两帧图像拼成一副大型无缝图像。对于具有重叠的相邻的两帧图像，也可以将其中一帧图像的重叠区域直接舍去，将其多出的部分拼到另一帧图像上，在接缝区域进行融合，从而得到拼接图。

本发明实施例中，在无人机从起始位置飞向返航位置的过程中，采集地面图像。所称起始位置是指无人机在开始起飞的位置；所称返航位置是指无人机起飞后开始向起始位置返回的位置。通常，返航位置为无人机前往的目的地，但是，在具体实施过程中，返航位置也可以是无人机在飞往目的地的过程中接收到返航指令时所在的位置。返航位置还可以是无人机在飞往目的地的过程中遇到特殊情况确定需要返航的位置。例如在飞行过程中出现电量不足、无GPS信号、无人机故障等突发情况，这时无人机中的飞控系统确定返航。

可选地，在执行步骤S102之前，还可以包括：

步骤S104，确定返航。

在其中一种实施方式中，可以是无人机主动确定返航，例如无人机在飞行过程中遇到特殊情况需要返航，例如无人机在飞行过程中出现电量不足、无GPS信号、无人机故障等突发情况，这时无人机中的飞控系统确定返航。在飞到目的地完成作业任务后，无人机也可以主动确定需要返航。

在另外一种实施方式中，也可以是由控制器控制无人机返航。具体地，无人机接收控制器发送的用于指示返航的指令。无人机接收到该指令后，确定返航。本实施例中，控制器可以是无人机专用遥控器，也可以是具有对无人机进行遥控的终端，例如移动终端、计算机、笔记本等。

为了给无人机在返航时提供返航轨迹参考，可选地，在执行步骤S101之后，还包括：

步骤S105，确定无人机从起始位置飞到返航位置的逆向轨迹。

本实施例中，对于一个无人机而言，由于该无人机的各项物理参数在飞行过程中都没有发生改变，因此在从起始位置飞到返航位置的过程中，采集的图像在拼接后，能够根据图像属性确定无人机的飞行轨迹。本实施例中，沿着去程轨迹从返航位置飞到起始位置即形成无人机从起始位置飞到返航位置的逆向轨迹。在无人机返航时，无人机能够根据该逆向轨迹执行返航操作。

可选地，步骤S103可以具体包括：对当前图像与基准图像进行匹配，得到无人机在当前时刻相对于基准图像的运动矢量；根据运动矢量确定无人机在当前时刻相对于基准图像的定位信息。

本实施例中，定位信息包括下述至少之一：无人机的位置、无人机的高度、无人机的姿态、无人机的方位向、无人机的速度和无人机的航向。其中，无人机的方向位是指飞机在当前时刻采集的当前图像与基准图像的相对角度，无人机的航向是指无人机的实际的飞行方向。在将当前图像与基准图像进行匹配时，由于返航过程的飞行轨迹为去程轨迹的逆向轨迹，因此，通过该匹配能够得到无人机当前时刻相对于基准图像的运动矢量，通过该运动矢量能够得到无人机在当前时刻在基准图像中的位置、高度、姿态和方位向等信息，于是，可以确定无人机在当前时刻的位置。

在具体实施例中，在将当前图像与基准图像进行匹配得到无人机当前时刻相对于基准图像的运动矢量时，可以将当前图像与基准图像进行景象匹配得到无人机当前时刻相对于基准图像的运动矢量，具体地，请参考图2。图2所示的方法包括：

步骤S201，选取所述基准图像的特征点，该选取的特征点被用作为基准特征点。

可以选取容易识别的点或者建筑物作为基准特征点，例如纹理丰富的物体边缘点等。在选取出基准特征点后，可以采用例如梯度直方图，局部随机二值特征等数学方式来描述特征点。

步骤S202，确定在当前图像中与基准特征点匹配的特征点，该匹配得到的特征点被用作为当前特征点。

在具体实施例中，可以通过相同的数学描述方式来描述当前图像中的像素，利用数学知识可以确定到当前图像中与基准特征点匹配的当前特征点。

步骤S203，将当前特征点与基准特征点进行匹配，得到无人机在当前时刻相对于基准图像的运动矢量。

可以通过仿射变换模型或者射影变换模型来对当前特征点和基准特征点进行匹配。有关仿射变换模型或者射影变换模型的描述如下。

(1)对于仿射变换模型，可以通过方程组的方式来建立仿射变换模型，具体地，通过方程组建立的变换模型如下：

其中，(x,y)为基准图像中基准特征点的坐标，(x',y')为当前图像中与基准特征点匹配的特征点的坐标，a、b、c、d、m和n为仿射变换参数。本实施例中，当匹配的特征点为三组不共线的特征点时，便可以解算出完整的仿射变换参数；当匹配的特征点为三组以上时，可以通过最小二乘解法求解出更精确的仿射变换参数。

在具体实施例中，可以通过矩阵的形式来建立仿射变换模型，具体地，通过矩阵建立的变换模型如下：

其中，(x,y)为基准图像中基准特征点的坐标，(x',y')为当前图像中与基准特征点匹配的特征点的坐标，a0、a1、a2、b0、b1和b2为仿射变换参数。本实施例中，当匹配的特征点为三组不共线的特征点时，便可以解算出完整的仿射变换参数；当匹配的特征点为三组以上时，可以通过最小二乘解法求解出更精确的仿射变换参数。

根据仿射变换模型计算得到的仿射变换参数可以被用来表示无人机的运动矢量。

(2)对于射影变换模型，可以通过方程组的方式来建立射影变换模型，具体地，通过以下公式建立变换模型：

其中，(x,y)为基准图像中基准特征点的坐标，(x',y')为当前图像中与基准特征点匹配的特征点的坐标，(w'x' w'y' w')和(wx wy w)分别为(x,y)和(x',y')的齐次坐标，为射影变换矩阵，在具体实施例中，变换矩阵可以拆分为4部分，其中，表示线性变换，[a31 a32]用于平移，[a13 a23]^T产生射影变换，a33＝1。

根据射影变换模型计算得到的射影变换矩阵可以被用来表示无人机的运动矢量。

本实施例还公开了一种对无人机进行定位的装置，请参考图3，该无人机返航定位装置包括：基准模块301、采集模块302和定位模块303，其中：

基准模块301用于在无人机飞行的过程中，生成基准图像；采集模块302用于获取当前时刻采集的当前图像；定位模块303用于根据基准模块301生成的基准图像和采集模块302采集的当前图像，确定无人机的当前位置。

在可选的实施例中，基准模块301包括：采样单元，用于在无人机飞行的过程中，采集地面图像；拼接单元，用于将采样单元采集的地面图像进行拼接，得到基准图像。

在可选的实施例中，采样单元具体用于在无人机从起始位置飞向返航位置的过程中，采集地面图像。

在可选的实施例中，还包括：确定模块，用于确定返航。

在可选的实施例中，确定模块还用于接收控制器发送的用于指示返航的指令。

在可选的实施例中，还包括：轨迹模块，用于在基准模块301生成基准图像之后，确定无人机从起始位置飞到返航位置的逆向轨迹。

在可选的实施例中，还包括：返航模块，用于按照轨迹模块确定的逆向轨迹从返航位置向起始位置飞行。

在可选的实施例中，定位模块包括：匹配单元，用于对当前图像与基准图像进行匹配，得到无人机在当前时刻相对于基准图像的运动矢量；定位信息单元，用于根据运动矢量确定无人机在当前时刻相对于基准图像的定位信息；其中，定位信息包括下述至少之一：无人机的位置、无人机的高度、无人机的姿态、无人机的方位向、无人机的速度和无人机的航向。

在可选的实施例中，匹配单元还用于将当前图像与基准图像进行景象匹配，得到无人机在当前时刻相对于基准图像的运动矢量。

在可选的实施例中，匹配单元包括：选取子单元，用于选取基准图像的特征点，其中，选取的特征点被用作为基准特征点；特征点确定子单元，用于确定在当前图像中与基准特征点匹配的特征点，其中，匹配得到的特征点被用作为当前特征点；矢量子单元，用于将当前特征点与基准特征点进行匹配，得到无人机在当前时刻相对于基准图像的运动矢量。

本实施例还公开了一种无人机，请参考图4。该无人机包括：机身401、图像采集装置402和处理器(图中未示出)，其中：

机身401用于承载无人机的各个部件，例如电池、发动机(马达)、摄像头等；

图像采集装置402设置在机身401上，图像采集装置402用于采集图像。

需要说明的是，在本实施例中，图像采集装置402可以是摄像机。可选地，图像采集装置402可以用于全景摄像。例如，图像采集装置402可以包括多目摄像头，也可以包括全景摄像头，还可以同时包括多目摄像头和全景摄像头，以便从多角度采集图像或视频。

处理器用于执行图1所示实施例中所公开的方法。

本实施例提供的对无人机进行定位的方法及装置，本发明实施例提供的对无人机进行定位的方法及装置，在无人机飞行的过程中生成基准图像，基准图像能够地反映最新的地面情况，而后，获取当前时刻采集的当前图像，由于基准图像和当前图像均在无人机飞行过程中获取采集的，因此，基准图像和当前图像之间存在一定的关联性，继而，根据基准图像和当前图像能够确定无人机的当前位置；本发明实施例的方案中，基准图像是在无人机飞行过程中生成的，而当前图像亦是无人机飞行过程中采集获取得到的，因此，生成的基准图像能够动态补偿适应无人机飞行过程中所产生的分辨率差异，相对于现有技术中固定的分辨率，无人机返航过程中能够更好地实现动态匹配，降低了系统误差，从而提高了返航的定位精度。

在可选的实施例中，在生成基准图像之后，确定无人机从起始位置飞到返航位置的逆向轨迹，使得无人机在从返航位置向起始位置飞行时，可以直接按照逆向轨迹从返航位置向起始位置飞行，减少了飞行轨迹的返航规划量，提高了返航时飞行轨迹确定的效率。此外，无人机在遇到无信号或者通信故障的情况下，通过按照逆向轨迹从返航位置向起始位置飞行，使得无人机能够顺利返回至起始位置。

另外，通常无人机在从起始位置向返航位置飞行时会规划出较优的譬如绕过障碍物等的去程轨迹，因此，使得按照去程轨迹的逆向轨迹从返航位置向起始位置飞行时，能够以较优的轨迹返航。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。