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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明提供一种基于视觉定位与UWB辅助的多机协同定位系统及方法，引入了UWB测距技术。通过在无人机系统中融合UWB测距信息，系统能够准确测量无人机之间的距离，从而缓解累积误差并实现局部地图的融合。本发明结合了视觉回环检测技术，通过实时捕捉环境特征和检测回环，系统能够更及时地校正可能发生的累积误差，保持多无人机系统的长时间飞行中的高精度导航信息。本发明采用集中式的框架，实现了多机相对位姿估计，该框架的引入有效协调了多个无人机之间的位置关系，使得整个系统能够更加高效地执行导航和任务。本发明提出的融合UWB的多机视觉定位系统及方法在各类应用场景中定位精度均较高，有效地弥补了现有定位方法中存在的问题。

主权项：1.一种基于视觉定位与UWB辅助的多机协同定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，部署在各无人机端的前端订阅相机传感器、IMU传感器及UWB传感器的数据，采用双目视觉惯性里程计VIO算法实现局部位姿的估计，并发送关键帧信息KFi，j；步骤2：后端接受前端传输的关键帧信息，并且对每个建立连接的前端无人机，都开启一个线程并定义Handleri模块进行处理，Handleri模块用于维护每个无人机前端的局部地图，其中表示无人机序列号集合；步骤3：对每个新接收的KFi，j，进行单机及机间回环检测，通过机间回环检测实现地图融合，对每个LMi求得其向LM1的变换矩阵其中LM1表示UID为1的无人机局部地图，即第一个与后端建立其连接的无人机作为全局坐标系的基准，SE3为三维特殊欧式群；步骤4：后端开启回环检测，同步实现机间相对位姿估计；具体包括：步骤4-1：定义参变量对于一个包含N个无人机的集群，以表示t时刻无人机i在世界坐标系下的位姿，其中位置向量记为为三维欧几里得空间；表示姿态的旋转矩阵记为SO3为三维特殊正交群；其四元数向量的表示方式记为表示无人机i在其自身局部坐标系下的位姿，该局部坐标系即为前端视觉惯性里程计的估计结果；表示t时刻无人机i在无人机j机体坐标系下的位姿；机间相对位姿估计的目标表示为计算t时刻无人机i在无人机j局部坐标系下的位姿其中i∈[1，N]；步骤4-2：回环检测根据图像帧之间的相似性识别先前观测到的地图特征在当前帧中是否重复出现，即是否重复经过某一区域；步骤4-3：在检测到机间回环后，将相邻多帧之间的观测数据绑定在一起，以单机视觉里程计估计结果作为多相机系统的内参，构造伪多相机系统实现仅依靠单目图像的可靠相对位姿估计；步骤4-4：基于词袋模型确认无人机a与无人机b的KFa，q关键帧及KFb，c之间发生机间回环，以KFa，q关键帧及KFb，c关键帧为基准，根据VIO的位姿估计结果，确认由基准关键帧的前k个关键帧的位姿，并对这k×k＝k2对关键帧进行特征匹配，利用RANSAC算法筛选后，对匹配内点数大于指定阈值的将作为匹配图像帧，同时利用五点法计算初始相对位姿，该位姿计算结果仅作为十七点法估计的初始值，根据筛选后的匹配内点及关键帧的位姿采用十七点法求解；步骤5：根据位姿图进行累计误差优化以关键帧位姿作为节点，以回环观测、测距观测及里程计观测作为约束关系边构建位姿图，利用位姿图优化算法优化位姿估计过程中的误差并进行优化。

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