11、无人机视觉导航技术解析

无人机视觉导航技术解析

1. 立体视觉导航的挑战

立体视觉导航虽有诸多优势，但也存在一些问题。随着与感知对象的距离增加，保持准确的尺度变得愈发困难，其效用实际上会降低到与单目设置相当的水平。此外，平台动态产生的振动会使立体装置产生微小变形，可能导致较大的三角测量误差。不过，近期已经有一些研究开始致力于解决立体视觉里程计（Stereo - VO）中的这些问题。

2. 地形参考视觉导航

2.1 利用结构化环境导航

结构化环境可辅助无人机平台导航。在航空机器人应用中，长期以来使用具有先验已知位置和结构的视觉目标，即人造地标。这些地标具有已知属性（尺寸、颜色和图案），能帮助获取航空平台相对于地标的位姿，还能消除单目视觉中尺度的歧义。例如，在一些早期工作中，使用视觉辅助惯性系统相对于已知目标进行导航。

2.2 地形辅助导航的实现方式

地形辅助通常通过图像配准来实现，即将飞行中捕获的图像与存储的操作区域图像数据库进行比较。与之前提到的基于图像的视觉伺服（IBVS）方法类似，但不同的是，这里存储的图像带有地理标签，能明确计算飞机位置。图像可使用标准向下摄像头捕获，红外（IR）功能允许在夜间操作，且对恶劣天气条件不太敏感。为减少数据库存储需求和相关负载，通常在提取边界或独特特征后对捕获和存储的图像进行关联，这种关联方式也使该过程对光照变化更具鲁棒性。

2.3 图像配准的误差与处理

图像配准的准确性取决于地形，因为匹配需要可观察到的独特特征。该方法的误差来源包括所使用数据库的低保真度、相机镜头畸变和未补偿的缩放变化。聚焦误差、相机、数据库和图像匹配算法的有限分辨率会产生类似噪声的误差