● 摘要
自主导航能力是小型无人机实现室内环境下探索的必然要求，而自主定位与地图创建则是导航算法中最为关键的问题，本文研究小型无人机在室内等结构化环境中自主定位并创建环境地图的问题，目的是使小型无人机在不依赖GPS等卫星定位系统的条件下，使用自身传感器实现自主定位。本文基于双目立体视觉系统建立了自主定位-地图创建系统框架，提出一种基于双目立体视觉的自主定位方法，经过立体视觉左、右图像区域匹配恢复环境三维信息，通过跟踪图像特征点实现运动估计，解算出6个自由度的运动。突破了其中的几项关键技术，并对算法实现了验证，主要研究内容包括：采用了基于边缘信息的立体匹配方法，消除立体匹配中由于室内缺乏纹理造成的误匹配，快速准确的实现环境三维信息的恢复。在图像特征提取中对比Harris角点特征和SIFT特征各自的优缺点，考虑到实时性问题，最终采用了Harris角点特征，并基于Lucas-Kanade光流跟踪对Harris特征点进行跟踪匹配，从而得到前后帧的坐标变化。利用旋动定理将无人机运动分解，采用奇异值分解的方法进行运动估计，得到无人机六自由度的运动，通过试验验证了自主定位的准确性并对试验误差进行了误差分析。采用特征点地图的方法对环境进行描述，通过在特征点地图寻找前方安全距离的中心点的方式规划航路点。