文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.211575
中文引用格式: 李家松,李明磊,魏大洲,等. GPS拒止條件下的景象匹配導(dǎo)航方法研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2022,48(3):88-93.
英文引用格式: Li Jiasong,Li Minglei,Wei Dazhou,et al. Research on scene matching navigation method under GPS-denied environments[J]. Application of Electronic Technique,2022,48(3):88-93.
0 引言
無人機(jī)的導(dǎo)航定位直接影響到無人機(jī)能否有效執(zhí)行任務(wù),是無人機(jī)應(yīng)用的基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)。目前,最為成熟的無人機(jī)導(dǎo)航方式是基于導(dǎo)航衛(wèi)星的全球?qū)Ш蕉ㄎ?Global Positioning System,GPS)技術(shù)結(jié)合慣性導(dǎo)航技術(shù)的組合導(dǎo)航方式,但在一些高山峽谷地形、有惡意干擾或是由于戰(zhàn)時(shí)期間服務(wù)方不提供衛(wèi)星導(dǎo)航信號,衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)會出現(xiàn)拒止失效的情況,慣性導(dǎo)航系統(tǒng)在定位過程中會有累積誤差,無法單獨(dú)實(shí)現(xiàn)長航時(shí)導(dǎo)航。景象匹配導(dǎo)航在GPS信號拒止情況下與慣性導(dǎo)航系統(tǒng)相結(jié)合,可以實(shí)現(xiàn)長航時(shí)與高精度的自主導(dǎo)航[1]。研究適用于全場景而且較為穩(wěn)定的景象匹配方法對于提升無人機(jī)的視覺定位導(dǎo)航能力具有重要意義。
從基準(zhǔn)地圖和空中影像中得到穩(wěn)定的特征是景象匹配需要解決的首要問題。Lowe提出了一種尺度不變特征變換算子(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)[2],在尺度域和空間域上同時(shí)檢測像素變化極值點(diǎn),并通過梯度方向進(jìn)行分配進(jìn)而滿足對旋轉(zhuǎn)和尺度的不變性。但SIFT特征計(jì)算量大,很難保證算法的實(shí)時(shí)性。Dellinger等人[3]和楊颯等人[4]分別結(jié)合SAR、稀疏隨機(jī)投影(Sparse Random Projection,SRP)提出一些加速匹配的算法。在SIFT基礎(chǔ)上,又有許多學(xué)者進(jìn)行補(bǔ)充擴(kuò)展研究,Morel將用于提取特征的原始圖片做仿射變換進(jìn)而提出了ASIFT算法[5](Affine Scale Invariant Feature Transform),可以用于大視角變換的場景,但需要對場景進(jìn)行多角度采樣。楊佳賓[6]等人開發(fā)出一種Dense SIFT特征用于無人機(jī)影像的快速拼接,可在空中影像中提取更多特征點(diǎn)用于匹配。張曉聞等人[7]基于稀疏表示和拓?fù)湎嗨菩蕴岢鲆环N圖像匹配方法,能夠有效提高匹配效率,并對輪廓部分有較好的匹配結(jié)果。Yu等人[8]提出了一種基于Harris-Laplace ROEWA和Harris-Laplace Sobel技術(shù)的特征檢測策略,并改進(jìn)了SIFT特征的描述符,有效地解決了SAR圖像與光學(xué)圖像配準(zhǔn)時(shí)有較大的非線性強(qiáng)度差問題。
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作者信息:
李家松1,李明磊1,魏大洲2,李 威2,吳伯春2
(1.南京航空航天大學(xué) 電子信息工程學(xué)院,江蘇 南京210016;2.中國航空無線電電子研究所,上海200233)