面向未知环境的自主无人机智能感知测量技术

P232; 智能化测绘的发展对数据采集高效性、完备性和智能性提出了更高的要求.尤其是在林下等GNSS拒止环境下,现有传统手段往往难以完成高效率、高覆盖率测量.为了满足未知环境的智能化感知测量需求,以无人机为移动平台,本文设计并提出了一种融合视觉在线自主定位及全局探测路径规划的自主无人机智能感知测量技术与总体框架.本文首先设计并采用了 一种基于点线特征的VIO(visual-inertial odometry)在线定位算法,通过点线特征的提取和匹配进行初始位姿的解算,之后利用因子图优化实时地输出无人机高精度的位姿信息.进一步地,为了实现无人机对于未知环境高效且高覆盖率的自主测量,采用了一种顾及多...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in测绘学报 Vol. 53; no. 6; pp. 999 - 1012
Main Authors 闫利, 赵英豪, 戴集成, 徐博, 谢洪, 周玉泉
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 湖北珞珈实验室,湖北武汉 430079%信息工程大学地理空间信息学院,河南郑州 450001%武汉大学测绘学院,湖北武汉 430079 22.07.2024
武汉大学测绘学院,湖北武汉 430079
Subjects
online visual localization
autonomous UAV
au-tonomous planning and space exploration
在线视觉定位
intelligent perception measurements technology and framework
自主规划与空间探测
自主无人机
智能感知测量技术与框架
Online AccessGet full text
ISSN1001-1595
DOI10.11947/j.AGCS.2024.20230389

Cover

More Information
Summary:P232; 智能化测绘的发展对数据采集高效性、完备性和智能性提出了更高的要求.尤其是在林下等GNSS拒止环境下,现有传统手段往往难以完成高效率、高覆盖率测量.为了满足未知环境的智能化感知测量需求,以无人机为移动平台,本文设计并提出了一种融合视觉在线自主定位及全局探测路径规划的自主无人机智能感知测量技术与总体框架.本文首先设计并采用了 一种基于点线特征的VIO(visual-inertial odometry)在线定位算法,通过点线特征的提取和匹配进行初始位姿的解算,之后利用因子图优化实时地输出无人机高精度的位姿信息.进一步地,为了实现无人机对于未知环境高效且高覆盖率的自主测量,采用了一种顾及多层次信息的全局最优探测路径规划方法确定局部最佳探测目标,然后通过轨迹搜索和优化算法实时地生成高质量的探测运动轨迹.通过自主搭建无人机平台对该技术框架进行了验证,分步对比和总体真实试验表明框架设计并采用的定位及空间探测方法相较于目前具有代表性的方法具有明显优势,并且在GNSS拒止局部林下环境中实现了高效高覆盖率的全自主测量,为未知场景进一步的在线智能化感知奠定了良好的理论方法与框架基础.
ISSN:1001-1595
DOI:10.11947/j.AGCS.2024.20230389