一种室外无人机的自主定位方法
专利汇可以提供一种室外无人机的自主定位方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种室外无人机自主 定位 的方法，包括无人机：用于生成环境点 云 信息完成自主定位与建图的2D 激光雷达 ；用于采集图像信息和稀疏点云信息提高定位 精度 与建图精度的双目 深度相机 ；用于测算无人机 位姿 信息提高飞行 稳定性 的惯性测量单元；用于检测地面灰度信息完成无人机辅助定位提高系统可靠性的光流 传感器 ；用于控制无人机运动的飞控系统；用于提供 人机交互 功能的地面站；本发明提供了室外无人机自主定位的方法，定位精度高，建图效果直观，系统可靠性高，飞行性能好。，下面是一种室外无人机的自主定位方法专利的具体信息内容。
1.一种室外无人机的自主定位方法，其特征在于：包括无人机，用于实现无人机在GPS信号缺失时的正常飞行；所述无人机上设有2D激光雷达，用于生成周围环境点云计算所述无人机位置信息；双目深度相机，用于获取地面稀疏点云，校正2D激光雷达生成的点云数据的畸变，优化地图信息；惯性测量单元，用于获取无人机的实时位姿信息如姿态角、加速度等；光流传感器，用于获取地面的灰度变化，辅助无人机的自主定位系统，增加无人机自主定位的可靠性。
2.一种室外无人机的自主定位方法，其特征在于：采用如权利要求1所述的室外无人机的自主定位方法，所述方法包括如下步骤：
步骤S1：2D激光雷达扫描周围环境，生成环境点云信息，根据点云信息通过SLAM算法进行无人机的位姿估计和环境建图；
步骤S2：双目深度相机提取周围环境的图像信息，生成稀疏点云信息，校正激光雷达的点云畸变，传入地面站利用V-SLAM算法进行无人机的位姿估计和环境建图和回环检测；
步骤S3：惯性测量单元获取无人机的姿态角与加速度，校正无人机的位姿估计，对校正过的点云信息进行预处理；
步骤S4：激光雷达生成的地图信息与深度相机生成的地图信息进行拟合，优化建图精度；
步骤S5：光流传感器获取地面灰度变化，通过光流法计算无人机的位姿信息，在激光雷达与深度相机的自主定位方法失效时，完成无人机的正常飞行。
3.如权利要求1所述的一种室外无人机的自主定位方法，其特征在于：所述步骤S1包括如下子步骤：
S101：地面站布置：
首先配置ROS系统环境，装载OpenCV等独立库，测试无人机飞控系统和地面站的通信状况；
S102：利用SGC-NDT算法对点云进行拼接，输入到hector-mapping模块中计算无人机的位姿信息，建立无人机的地图；
S103：上一时刻的无人机位姿信息和当前时刻的无人机前段数据融合，得到新的位姿信息，再由上一时刻的地图结合当前的无人机位姿信息更新地图信息。
S104：地面站将生成的航迹信息以数据包的形式发送给无人机的飞控系统；
4.如权利要求1所述的所述的一种室外无人机的自主定位方法，其特征在于：所述步骤S2包括如下子步骤：
S201：深度相机的稀疏点云数据传给地面站，在ROS中和激光雷达的点云数据进行拟合，激光雷达的点云数据校正畸变后传入相应线程完成无人机精确自主定位；
S202：深度数据相机提取ORB特征，通过关键帧匹配来计算无人机的位移与转角等信息；
S203：深度相机对比以前时刻的关键帧与当前关键帧来完成回环检测。
一种室外无人机的自主定位方法
技术领域
背景技术
发明内容
步骤S2：双目深度相机提取周围环境的图像信息，生成稀疏点云信息，校正激光雷达的点云畸变，传入地面站利用V-SLAM算法进行无人机的位姿估计和环境建图和回环检测；
步骤S3：惯性测量单元获取无人机的姿态角与加速度，校正无人机的位姿估计，对校正过的点云信息进行预处理；
步骤S4：激光雷达生成的地图信息与深度相机生成的地图信息进行拟合，优化建图精度；
步骤S5：光流传感器获取地面灰度变化，通过光流法计算无人机的位姿信息，在激光雷达与深度相机的自主定位方法失效时，完成无人机的正常飞行。
附图说明
具体实施方式
步骤S2：双目深度相机提取周围环境的图像信息，生成稀疏点云信息，校正激光雷达的点云畸变，传入地面站利用V-SLAM算法进行无人机的位姿估计和环境建图和回环检测；
步骤S3：惯性测量单元获取无人机的姿态角与加速度，校正无人机的位姿估计，对校正过的点云信息进行预处理；
步骤S4：激光雷达生成的地图信息与深度相机生成的地图信息进行拟合，优化建图精度；
步骤S5：光流传感器获取地面灰度变化，通过光流法计算无人机的位姿信息，在激光雷达与深度相机的自主定位方法失效时，完成无人机的正常飞行。
首先配置ROS系统环境，装载OpenCV等独立库，测试无人机飞控系统和地面站的通信状况；
S102：利用SGC-NDT算法对点云进行拼接，获得周围环境的全部点云信息，输入到hector-mapping模块中计算无人机的位姿信息，建立无人机周围环境的地图；
S103：上一时刻的无人机位姿信息和当前时刻的无人机前段数据融合，得到新的位姿信息，再由上一时刻的地图结合当前的无人机位姿信息更新地图信息；
S104：地面站将生成的控制决策以数据包的形式发送给无人机的飞控系统，飞控系统控制无人机完成飞行任务。
S202：深度数据相机提取ORB特征，通过关键帧匹配来计算无人机的位移与转角等信息；
S203：深度相机对比以前时刻的关键帧与当前关键帧来完成回环检测，检测是否来过与当前位置类似的位置，防止无人机迷失。
公式如下：
S402：深度相机由ORB-SLAM算法得到稀疏地图，将稀疏地图和2D激光雷达生成的地图信息进行拟合，生成稠密地图，利用Rviz模块将地图和无人机飞行轨迹可视化；
S403：在ROS中编写数据库代码，将优化后的稠密地图保存在数据库中，通过地面站生成无人机的位姿估计，传给飞控系统控制无人机完成飞行任务，根据地图信息和无人机当前位姿实时调整新的位姿信息和地图信息，完成无人机的自主定位。
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