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摘要：本发明公开了一种基于单目视觉的无人机自主定位方法，属于无人机自主飞行领域。本发明采用单目相机作为唯一传感器，通过影像混合配准算法来解决遥感影像与无人机所拍图像差异较大带来的匹配难题，在得到同名点后通过PnP算法来计算无人机在大地坐标系下的位姿，以此来修正单目视觉SLAM在实际运行中由于误差累积带来的漂移问题，从而实现了无人机在拒止环境中的高精度自主定位。

主权项：1.一种基于单目视觉的无人机自主定位方法，其特征在于，包括以下步骤：1操控无人机爬升到不同高度的多个不同位置；2在各位置处分别进行图像采集，根据图像信息进行SLAM自主定位，得到无人机在SLAM坐标系中的坐标；具体方式为：201通过图像采集程序启动相机，采集图像序列，并将图像以ROS节点形式发布；202通过定位程序订阅图像信息；203对图像序列进行特征检测，得到特征点的位置信息和描述子信息；204利用特征跟踪方法对图像中的特征点进行跟踪，得到同一特征点在不同图像中的坐标；205通过多视图几何方法计算不同图像之间的位姿变换；206使用光束平差法对无人机位姿进行优化，得到SLAM定位结果，并将SLAM定位结果以ROS节点形式发布；3加载无人机飞行区域的遥感影像，将遥感影像与无人机采集的图像进行影像混合配准，计算得到同名特征点；具体方式为：301分别对遥感影像和无人机采集图像进行多特征提取，包括SIFT特征提取、SURF特征提取、ORB特征提取、边缘特征提取、描述子提取；302通过相似性检测实现点特征、边缘特征匹配；303对无人机采集图像中的特征分布情况进行多特征点的组合分析，若特征分布不均匀，则将该无人机采集图像丢弃；304对遥感影像和无人机采集图像进行同名特征点获取；4根据同名特征点在遥感影像中的经纬度坐标及高程信息，以及同名特征点在无人机采集图像中的二维位置，通过PnP算法求解无人机在大地坐标系中的坐标；具体方式为：401根据同名特征点在遥感影像中的像素位置，读取其大地三维坐标，并获取同名特征点在无人机采集图像中的二维位置坐标；402利用PnP算法求解无人机在大地坐标系下的位置，并将该位置以ROS节点形式发布；5根据无人机在SLAM坐标系中的坐标和大地坐标系中的坐标，计算求解两个坐标系之间的转换矩阵及SLAM尺度信息；具体方式为：501通过融合程序订阅步骤206发布的定位结果以及步骤402发布的位置，并根据时间戳信息进行同步化；502利用点云对齐算法计算SLAM尺度信息以及SLAM坐标系和大地坐标系之间的转换矩阵；6利用转换矩阵将SLAM坐标转换为大地坐标，并利用步骤4所得的无人机在大地坐标系中的坐标对SLAM转换得到的坐标进行修正。

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百度查询： 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种基于单目视觉的无人机自主定位方法