8、无人机系统中的光流技术：从影像定位到态势感知

无人机系统中的光流技术：从影像定位到态势感知

1. 影像定位与空中三角测量

在航空摄影测量中，确定影像相对于参考点的方位至关重要。这里建立了两种参考：内部参考，将影像像素与相机坐标相关联；外部参考，建立影像中物体与地形中物体的关系。影像方位的确定可以通过导航系统内的 GNSS/IMU 直接实现，也可以借助已知精确地理坐标（x, y, z）的地面控制点来完成。这一确定影像方位的过程被称为空中三角测量（AT）。

由于间接方法成本高且耗时，未来它很可能会被直接方法所取代，而光流（OF）的集成则有助于提高影像方位估计的准确性。

空中三角测量有助于确定传感器提供信息所需的精确方位，但在低成本传感器中效果欠佳。通过整合相机信息，可以提高方位的准确性。接下来，可以提取并跟踪连接点，以便与 INS/GNSS 导航系统进行进一步融合。

连接点是连续两幅影像中场景的特征，这些点没有地理坐标，可通过共线方程在时刻 t 确定其坐标：

XP
YP
ZP
2
4
3
5 ＝ l1
r1 － r0
s1 － s0
－f
2
4
3
5 ＋
Xc1
Yc1
Zc1
2
4
3
5;
(3.18)

其中，Xp、Yp 和 Zp 是场景中某点的地理坐标，l 是比例因子，R 是由 IMU 测量形成的旋转矩阵，r 和 s 是影像平面的坐标，f 是焦距，Xc、Yc 和 Zc 是 GPS 的地理坐标。

已知连接点的地理坐标后，可通过以下方程计算其在时刻 t + Δt 下一影像坐标中的投影：