无人驾驶飞机精确定位方法研究
面向无人飞行器的GPS定位技术研究
面向无人飞行器的GPS定位技术研究随着时代的发展，无人飞行器已经成为了不可忽略的一种飞行器设备，其在很多领域都有着重要的应用。
然而，在无人飞行器的使用中，其定位技术是非常关键的一项技术。
目前，GPS定位技术已成为了无人飞行器最常见的定位技术，但是其在实际使用中也面临着很多问题。
因此，本文将从面向无人飞行器的GPS定位技术研究入手，对GPS技术的应用、问题以及未来发展进行深入的探讨和研究。
一、 GPS技术的应用GPS全称为全球定位系统，是美国发起并维护的卫星导航系统，其主要通过全球分布的卫星进行位置标记，然后将卫星信号传输到无人飞行器进行定位。
在无人飞行器的应用中，GPS技术主要发挥了以下几个方面的作用。
1. 位置定位：无人飞行器主要需要定位自身位置，以便进行任务的执行。
通过卫星导航系统确定位置，无人飞行器可以依靠此信息进行任务的执行，如航拍、探测、运输等。
2. 轨迹规划：无人飞行器需要在空中进行航线规划，并依据规划进行自主飞行，完成任务。
GPS技术可以实现无人飞行器的起始位置和目标位置之间的导航，避免飞行器迷航或偏离航线。
3. 飞行安全：GPS技术可以对无人飞行器的高度、速度等进行实时监测，以确保飞行的安全性。
二、 GPS技术的问题虽然GPS技术在无人飞行器中应用广泛，但是却存在着一系列的问题。
1. 信号干扰：GPS信号容易受到天气、地形、建筑物遮挡、电磁干扰等外界因素的影响，从而导致信号质量下降，难以实现准确的定位。
2. 定位精度不高：GPS技术的定位精度主要受到卫星数量、位置分布、接收器品质等因素的影响，不能达到实时、高精度的定位。
3. 定位延迟：GPS技术需要经过卫星传输等多个环节后才能完成定位，导致定位延迟较大，无法实现实时性。
以上问题都在一定程度上影响了GPS技术在无人飞行器中的应用，因此寻找解决方案是当前科技研究的重点之一。
三、 GPS技术的未来发展未来的GPS定位技术将面临巨大的挑战，但同时也有着广阔的发展前景。
无人驾驶系统的定位与导航方法
无人驾驶系统的定位与导航方法无人驾驶技术在近年来的发展中取得了巨大的突破，成为了汽车行业中的热点话题之一。
而无人驾驶系统的定位与导航方法则是实现无人驾驶的关键所在。
本文将介绍几种常见的无人驾驶系统的定位与导航方法，并对每种方法的原理与优劣进行分析。
第一种常见的无人驾驶系统定位与导航方法是全球定位系统（GPS）。
GPS利用卫星信号和地面接收器计算出车辆在地球上的准确位置，并根据设定的导航算法来指导车辆行驶。
GPS定位准确度较高，精度可达几米以内，非常适合用于高速公路等大范围的导航任务。
然而，GPS信号在城市高楼林立、山谷峡谷等特殊环境下可能受到干扰，导致定位误差增大。
此外，GPS也不能提供车辆周围的环境信息，这对于无人驾驶车辆的碰撞避免等安全性能提出了挑战。
第二种常见的无人驾驶系统定位与导航方法是视觉导航系统。
视觉导航系统通过车载摄像头或激光雷达等传感器来感知车辆周围的环境，并通过计算机视觉算法对图像进行处理和分析，实现对道路和交通标志等信息的识别与理解。
视觉导航系统在环境感知方面表现出色，能够实现车辆在复杂道路环境中的定位与导航。
然而，视觉导航系统也存在一些问题，例如对于光照条件变化大、道路标志模糊等情况下的识别准确度不高。
此外，视觉导航系统还无法完全覆盖所有可能的道路情况，因此在一些特殊的路况下可能无法正常工作。
第三种常见的无人驾驶系统定位与导航方法是惯性导航系统。
惯性导航系统利用车载的陀螺仪和加速度计等惯性传感器测量车辆的加速度和角速度，并通过积分计算出车辆的位移和姿态。
惯性导航系统不依赖于外部信号，能够在没有GPS信号的情况下独立完成定位任务。
惯性导航系统的定位精度较高，但由于误差会随着时间的推移而累积，因此需要引入其他辅助定位系统来修正误差。
此外，惯性导航系统还对车辆的振动和外界干扰非常敏感，需要采取一些措施来保证导航的准确性和稳定性。
除了以上介绍的常见方法，还有基于激光雷达的自主定位与导航方法。
高精度定位技术在无人机领域的应用研究
高精度定位技术在无人机领域的应用研究随着科技的不断发展，无人机技术得以迅速发展并广泛应用于许多领域。
无人机常常被用于农业、建筑、电力、军事等诸多领域，但在实际的应用中，无人机的定位技术却成为制约其性能的瓶颈。
高精度定位技术的出现成为了突破无人机应用瓶颈的重要途径。
本文将讨论高精度定位技术在无人机领域的应用研究。
一、高精度定位技术的概述高精度定位技术是指在掌握了所需定位信息的前提下，通过专业算法及高精度设备，精准地确定某一点或目标物体的位置。
高精度定位技术综合了全球卫星定位、地面测量、无线位置技术和IoT技术等多种技术实现。
它能够提供更为准确、稳定和智能的位置信息，为其他行业提供了更高的效率和更高的安全性保障。
二、高精度定位技术在无人机领域的应用1、无人机航拍随着航拍市场的发展，市面上出现了各种定位精度相对较高的无人机，如DJI Mavic 2和PHANTOM 4 PRO等。
这些无人机通过高精度定位技术的支持，可以实现地理信息的高精度获取和透彻的地图制作。
此外，这种技术还可以用于画面的地理标注，包括了航迹绘制，轨迹可视化等等。
2、无人机巡检利用高精度定位技术，无人机不仅可以实现对电力线路的高效巡检，还能够精准定位要巡视的地方，实现对电线杆的高精度识别。
这种技术优势在于无人机的实时巡视及精准定位功能，使得日常维护与紧急事件的处置更加快速、智能、安全。
3、无人机精准投放高精度定位技术在无人机的物资投送中也具有非常广泛的应用。
定位精度可以较为准确地确定投放点，实现对物资投放过程的高效管理和监控，例如，人们可以利用高精度定位技术将无人机搭载上物品，送往特定的目的地，实现精准的物资投送及无人机的集中控制。
三、高精度定位技术发展的未来随着技术不断进步，高精度定位技术的应用将会更加广泛。
随着精度的不断提高、更具智能化，无人机应用领域的拓展将更进一步。
特别是在交通、军事、物流、医疗等领域，高精度定位技术的应用也将有巨大潜力。
无人驾驶车辆高精度定位技术的使用方法
无人驾驶车辆高精度定位技术的使用方法随着科技的不断发展，无人驾驶车辆正逐渐成为现实。
为了确保无人驾驶车辆能够准确地导航和定位，高精度定位技术的应用变得尤为重要。
本文将介绍无人驾驶车辆高精度定位技术的使用方法及其在实际应用中的意义。
一、差分全球定位系统（DGPS）差分全球定位系统（DGPS）是一种常用的高精度定位技术，它通过与参考站相连的基站进行通信，用参考站的已知精确位置来对车辆的位置进行校正。
这种技术能够实现亚米级的定位精度，非常适用于无人驾驶车辆的定位需求。
在使用DGPS技术时，首先需要安装基站来获取参考站的真实位置信息。
基站会通过无线电信号将这些信息传输给车辆上的接收器设备。
接收器设备会比较接收到的信号和本地存储的参考站的位置信息，以确定车辆的准确位置。
这样，定位误差将被大大减小，无人驾驶车辆将能够更准确地导航和行驶。
二、激光雷达激光雷达是另一种常用的高精度定位技术，它利用激光器发射出的激光来扫描周围环境，并通过接收返回的反射波来计算出距离和方向。
激光雷达能够提供非常精确的三维地图数据，对于无人驾驶车辆的定位和避障非常重要。
在使用激光雷达进行定位时，首先需要在车辆上安装一个或多个激光雷达传感器。
这些传感器会不断扫描周围环境，将扫描数据传输给车辆的计算机系统进行处理。
计算机系统将根据扫描数据生成一个高精度的三维地图，并结合其他传感器数据来确定车辆的位置。
这样，无人驾驶车辆将能够在未来的行驶过程中准确地导航和定位。
三、惯性导航系统惯性导航系统是一种可以测量和跟踪车辆在空间中的加速度和角速度的技术。
通过测量这些数据，惯性导航系统可以计算出车辆的位置和姿态。
惯性导航系统可以提供很高的定位精度，并在无GPS信号的情况下仍然有效。
在使用惯性导航系统进行定位时，车辆上会安装多个惯性测量单元（IMU），包括加速度计和陀螺仪。
这些传感器会不断地测量车辆的加速度和角速度，并将数据传输给计算机系统进行处理。
计算机系统会根据测量数据进行积分运算，从而得出车辆的位置和姿态信息。
无人机自主飞行精确定位导航在环境安全中的应用
无人机自主飞行精确定位导航在环境安全中的应用随着科技的不断发展，无人机技术已经成为了现代社会中的一个热门话题，它不仅在军事领域有着广泛的应用，而且在民用领域也有着极大的潜力。
无人机在环境安全领域中的应用尤为突出，其自主飞行、精确定位和导航功能可以为环境监测、灾害预警和救援等工作提供有力的支持。
本文将探讨无人机自主飞行精确定位导航在环境安全中的应用，并分析其对环境安全工作的重要意义。
一、无人机自主飞行精确定位导航的技术特点无人机自主飞行精确定位导航技术是指无人机利用先进的导航系统和精准的定位技术，通过预先设置的航线或者自主规划的飞行轨迹，完成飞行任务并实现精确的空间定位和导航。
这种技术具有以下几个显著的特点：1. 自主飞行能力。
无人机配备了先进的飞行控制系统和自主导航系统，可以实现全自动起降、航线规划和避障飞行等功能，无需人工操控就能完成复杂的飞行任务。
2. 高精度定位能力。
无人机搭载了GPS、惯性导航、激光雷达等多种定位技术，可以实现米级甚至亚米级的空间定位精度，能够满足环境监测、资源调查和灾害救援等领域对定位精度的要求。
3. 实时航迹规划能力。
无人机可以根据任务需求和环境变化，实时规划飞行航迹，避开障碍物，自主调整飞行高度和速度，保证飞行安全和任务顺利完成。
4. 灵活多变的飞行方式。
无人机可以实现垂直起降、悬停观测、快速飞行等多种飞行方式，适应不同环境和任务需求，具有较强的适应性和灵活性。
1. 应用于环境监测与调查无人机自主飞行精确定位导航技术可应用于环境监测与调查中，为环境保护、资源管理和地质勘探等工作提供有力支持。
利用无人机可快速、高效地获取环境数据，并实现对环境变化的实时监测。
可以使用多光谱、红外和高分辨率相机等传感器进行植被覆盖、土壤质地和水质情况等多维度的监测，为环境保护部门和研究机构提供数据支持，为环境问题的治理和调查提供科学依据。
2. 应用于灾害预警与救援无人机技术可应用于灾害预警与救援领域，通过快速响应和高效的空中勘察，为自然灾害的预警和救援提供技术保障。
无人驾驶飞机中的视觉导航技术的使用方法
无人驾驶飞机中的视觉导航技术的使用方法随着科技的不断发展，无人驾驶飞机逐渐成为现实。
无人驾驶飞机使用视觉导航技术，使其能够准确地感知和理解周围环境，并进行自主导航和飞行。
本文将介绍无人驾驶飞机中的视觉导航技术的使用方法，包括传感器、计算算法和导航系统等方面。
首先，无人驾驶飞机的视觉导航主要依赖于传感器的输入。
无人驾驶飞机通常配备多种传感器，如摄像头、激光雷达和红外线传感器等，用于收集周围环境信息。
其中，摄像头是最常用的传感器之一，可实时拍摄飞行路径和周围景象。
激光雷达则能够通过激光束测量周围物体的距离和形状，提供更精确的地图和障碍物信息。
红外线传感器则用于探测温度和红外辐射，帮助无人机更好地感知环境。
其次，无人驾驶飞机的视觉导航主要依靠计算算法对传感器输入进行处理和分析。
传感器采集到的数据通过计算机视觉和深度学习等技术进行解析和理解。
计算机视觉技术包括图像处理、目标检测和特征提取等，可以识别出道路、建筑物等地标，并生成地图和路径规划。
深度学习则可以通过大量的训练数据进行机器学习，提高无人驾驶飞机的识别和判断能力。
计算算法的发展使得无人驾驶飞机能够更加准确地感知和理解周围环境，实现自主导航和飞行。
另外，无人驾驶飞机的视觉导航还依赖于导航系统的支持。
导航系统通过收集传感器数据，并结合计算算法进行位置估计和轨迹生成。
位置估计可以精确定位无人驾驶飞机的当前位置，轨迹生成则根据目标位置和障碍物信息生成飞行路径。
导航系统还可以实时监测飞行过程中的周围环境变化，并作出相应的调整和控制。
通过导航系统的支持，无人驾驶飞机能够实现精确的自主导航和飞行。
在实际应用中，无人驾驶飞机中的视觉导航技术有许多具体的使用方法。
首先，它可以用于航拍和地理测绘。
无人驾驶飞机可以携带高分辨率的摄像头，通过视觉导航技术实现高精度地理测绘和三维重建。
这在城市规划、农业调研和环境监测等领域具有广阔的应用前景。
其次，视觉导航技术可以应用于物流和运输领域。
无人驾驶航空器的遥感技术研究
无人驾驶航空器的遥感技术研究在当今科技飞速发展的时代，无人驾驶航空器（以下简称“无人机”）的应用越来越广泛，其中无人机遥感技术更是成为了一个备受关注的研究领域。
无人机遥感技术融合了无人机技术和遥感技术的优势，为我们获取地理空间信息、监测环境变化、进行资源勘查等提供了全新的手段和方法。
无人机遥感技术的核心在于其搭载的各种传感器。
这些传感器能够收集大量的多源数据，包括可见光、红外线、热成像、激光雷达等。
不同类型的传感器可以获取不同的信息，例如可见光传感器能够拍摄高分辨率的图像，用于土地利用调查、城市规划等；红外线传感器则可以检测物体的温度，在农业干旱监测、火灾预警等方面发挥重要作用；激光雷达能够精确测量物体的距离和形状，对于地形测绘、建筑物三维建模等具有很高的价值。
与传统的遥感平台相比，无人机具有诸多显著的优势。
首先，无人机具有高度的灵活性和机动性。
它们可以在复杂的地形和恶劣的天气条件下飞行，能够快速到达难以接近的区域进行数据采集。
这使得无人机能够获取到传统遥感手段无法获取的信息，大大扩展了遥感数据的覆盖范围。
其次，无人机的成本相对较低。
相较于卫星遥感和有人驾驶飞机遥感，无人机的购置、运营和维护成本都要低得多，这使得更多的研究机构、企业和个人能够使用无人机进行遥感作业。
再者，无人机能够实现高分辨率的数据采集。
由于其可以在低空飞行，距离目标物体较近，因此能够获取到非常详细和精确的图像和数据，为各种应用提供了更加丰富和准确的信息。
然而，无人机遥感技术也面临着一些挑战。
首先是续航能力的限制。
目前大多数无人机的续航时间较短，通常在几十分钟到几个小时之间，这限制了其一次飞行能够覆盖的区域和采集的数据量。
其次是通信问题。
在远距离飞行或复杂的电磁环境中，无人机与地面控制站之间的通信可能会受到干扰或中断，影响数据的传输和飞行的安全。
再者，数据处理和分析也是一个难题。
无人机采集的数据量通常非常大，如何快速、有效地处理和分析这些数据，提取有用的信息，是一个需要解决的关键问题。
无人驾驶系统车辆定位与导航算法研究
无人驾驶系统车辆定位与导航算法研究 随着科技的不断发展，无人驾驶系统逐渐成为汽车行业的热门话题。无人驾驶系统的核心技术之一就是车辆定位与导航算法。这一技术的研究对于实现车辆的精确定位和自主导航至关重要。本文将就无人驾驶系统车辆定位与导航算法展开探讨。
无人驾驶系统车辆定位的首要任务是通过各种传感器获取车辆的位置信息。目前常用的定位技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和视觉定位等。其中，GPS是最常见的定位技术，通过接收卫星信号来确定车辆的位置。然而，GPS在城市环境下容易受到建筑物遮挡和信号干扰的影响，导致定位误差较大。为了解决这一问题，研究人员提出了多传感器融合的方法，将GPS与INS等其他传感器的数据进行融合，提高定位的准确性和鲁棒性。
在车辆定位的基础上，导航算法起到了指引车辆行驶的作用。传统的导航算法主要依赖于地图数据和路线规划，通过计算车辆与目的地之间的最短路径来进行导航。然而，在实际行驶中，道路状况的变化和交通流量的波动会对导航算法产生影响。因此，研究人员提出了基于实时数据的导航算法，通过实时获取车辆周围的交通信息和路况数据，调整导航路径，以实现更加精确和高效的导航。
除了车辆定位和导航算法，无人驾驶系统还需要考虑安全性和鲁棒性。在定位和导航过程中，如果系统出现故障或者误差，可能会导致车辆发生事故。因此，研究人员提出了一系列安全性和鲁棒性的优化方法。例如，通过引入冗余传感器和多路径规划算法，可以提高系统的安全性和鲁棒性。此外，还可以利用机器学习和深度学习等技术，对系统进行实时监测和修正，以保证系统的稳定性和可靠性。
在无人驾驶系统的研究中，还有一个重要的问题是系统的实时性。无人驾驶系统需要在短时间内对车辆的位置和导航进行准确计算，以保证车辆的安全和稳定。因此，研究人员提出了一系列实时性优化的方法。例如，通过对算法进行并行计算和分布式处理，可以提高系统的计算速度和响应能力。此外，还可以利用高性能计算平台和云计算技术，提供强大的计算资源支持，以满足系统的实时性需求。 综上所述，无人驾驶系统车辆定位与导航算法是实现自动驾驶的核心技术之一。通过不断研究和优化，可以提高系统的定位准确性、导航精确性和实时性，并提高系统的安全性和鲁棒性。未来，随着技术的进一步发展，无人驾驶系统有望在实际应用中发挥更大的作用，为人们的出行带来更多的便利和安全。
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Ａｂｓｔｒ ａｃｔ： ＧＰＳ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｈａｓ ｂｅｅｎ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｌｏｃａｔｅ ａｎｄ ｎａｖｉｇａｔｅ ｔｈｅ Ｒｅｍｏｔｅｌｙ Ｐｉｌｏｔｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ（ ＲＰＶ） ｗｉｄｅｌｙ， ｂｕｔ ｉｔ ｉｓ ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ ｉｎ ｗａｒｔｉｍｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔ ａｒｅａ．Ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｐｒｅｓｅｎｔｓ ａ ｋｉｎｄ ｏｆ ｍｅｔｈｏｄ ｌｏｃａｔｉｎｇ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ｔｈｅ ＲＰＶ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ ｅａｃｈ ｏｔｈｅｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ－ ｐｏｉｎｔｓ， ｗｈｉｃｈ ｍａｙ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｔｈａｔ ＲＰＶ ｃａｎ’ｔ ｂｅｅｎ ｌｏｃａｔｅｄ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ｂｙ ｔｈｅ ｓｉｎｇｌｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ－ ｐｏｉｎｔ ｆｏｒ ｔｈｅ ＲＰＶ ａｌｔｅｒａｂｌｅ ａｔｔｉｔｕｄｅ．Ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｆｉｒｓｔｌｙ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｂｙ ＲＰＶ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｉｍａｇｅ ｕｓｉｎｇ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｓｏ ａｓ ｔｏ ｏｂｔａｉｎ ｔｈｅ ｏｂｖｉｏｕｓ ｆｅａｔｕｒｅ ｐｏｉｎｔｓ ｅｎｏｕｇｈ．Ｔｈｅｎ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｔｅ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｐｏｉｎｔｓ ａｒｅ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｌｅａｓｅ ｉｍａｇｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ ａｍｏｎｇ ｔｈｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ － ｐｏｉｎｔｓ， ｗｈｉｃｈ ｍａｙ ｃａｌｃｕｌａｔｅ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｔｅ ｓｐａｃｅ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ＲＰＶ． Ｋｅｙｗｏ ｒ ｄｓ ： ｒｅｍｏｔｅｌｙ ｐｉｌｏｔｅｄ ｖｅｈｉｃｌｅｓ （ ｕｎｍａｎｎｅｄ ａｅｒｉａｌ ｖｅｈｉｃｌｅ ） ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ， ｓｐａｃｅ ｌｏｃａｔｉｏｎ ， ｉｍａｇｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ， ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ
２
２
$ $ $
ｘ
Ｗ ｊ ｆ（ ｘ， ｙ）
Ａ ｊ ｆ ｊ （ ｘ， ｙ） ＝ａｒｃｔａｎ ２２
２ ｙ
Ｗ ｊ ｆ（ ｘ， ｙ）
$ ’
（ ２）
$
$
$
$
$
２
%
Ｍａｌｌａｔ 证明， 若函数 ｆ（ ｘ， ｙ） 的 Ｌｉｐｓｃｈｉｔｓ 指数为 "， 它的小波
变换最大模值应满足：
ｊ"
Ｍ ｊ ｆ（ ｘ， ｙ） ≤Ａ（ ２ ） ２
以作为精确匹配的约束关系。这样， 可以解决由于单点匹配中
初始位置的不精确而造成无法得到精确影像匹配结果的问题，
从 而 提 高 了 影 像 匹 配 的 可 靠 性 。多 组 同 名 点 的 坐 标 位 置 关 系 可
以表示为：
) ｘｉ＋１ － ｘｉ ＝ｘ′ｉ＋１ － ｘ′ｉ （ ｉ＝１， ２， ３， …）
多［２， ３， ６， ７］。利用二进 小 波 进 行 图 像 特 征 提 取 时 ， 在 图 像 的 ｘ， ｙ 方
向 上 可 以 得 到 二 进 小 波 变 换 的 两 个 分 量 ［７］：
１
＊１
ｊ
Ｗ ｊｆ（ ｘ， ｙ） ＝ｆ % ｊ （ ｘ， ｙ） ＝２
２
２
! !ｘ
＊
（ ｆ & ｊ （ ｘ， ｙ） ） ２
关键词 无人机导航 空间定位 影像匹配 小波变换
文章编号 １００２－ ８３３１－ （ ２００６） ２３－ ０１８８－ ０４ 文献标识码 Ａ 中图分类号 ＴＰ３９１
Ｒｅｓｅａｒ ｃｈ ｏｎ ｔｈｅ Ｌｏｃａｔｉｎｇ ｏｆ Ｒｅｍｏｔｅｌｙ Ｐｉｌｏｔｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ
Ｓｈａｏ Ｙｏｎｇｓｈｅ１， ２ Ｃｈｅｎ Ｙｉｎｇ１ Ｚｈｕ Ｘｉａｏｐｉｎｇ２ １（ Ｔｏｎｇｊｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０００９２）
" $ $ $$
#
（ １）
２
＊２
ｊ
Ｗ ｊｆ（ ｘ， ｙ） ＝ｆ % ｊ （ ｘ， ｙ） ＝２
２
２
! !ｙ
＊
（ ｆ & ｊ （ ｘ， ｙ） ） ２
$ $ $$ %
通过这两个分量可以得到图像经小波变换后的小波梯度
模和方向：
& Ｍ ｊ ｆ（ ｘ， ｙ） ＝ ２
ｘ
２ ｙ
２
" $
Ｗ ｊｆ（ ｘ， ｙ） ＋ Ｗ ｊｆ（ ｘ， ｙ）
１ 引言
空间定位与导航是无人机最基本的功能之一， 早期无人机 的 空 间 定 位 和 导 航 一 般 由 航 位 推 算 、惯 性 导 航 、数 据 链 的 距 离 数 据 和 方 位 数 据 所 组 成 。使 用 数 据 链 确 定 的 方 位 角 数 据 和 距 离 数 据 、相 对 于 测 得 的 任 务 规 划 与 控 制 站 数 据 链 天 线 位 置 可 以 确 定无人机的空间位置， 但必须精确掌握地面天线的位置和方向 作为起点［１］。ＧＰＳ 技术的广泛应用， 大大提高了飞行器空间定位 与导航的精度与速度。但是， 在某些情况下， ＧＰＳ 的应用会受到 一定的限制， 比如战时、山区等， 有必要寻找导航与定位的有效 补充手段， 使无人机在 ＧＰＳ 应用受 限 的 情 况 下 仍 可 以 获 得 较 高的空间定位精度。
２ 无人机空间精确定位策略
利用影像匹配技术对低空飞行器（ 如巡航导弹飞行高度在 ２００ｍ～３００ｍ） 进行定位已经取得了许多研究成果。其一般的策 略是： 首先利用飞行器实时获取的影像与预先得到的基准影像 （ 参考影像） 进行匹配； 然后在成功匹配的基础上， 计算实时影 像窗口中心所对应的基准影像的窗口中心坐标， 并将该坐标作 为飞行器的空间平面坐标值， 从而实现飞行器的空间定位。由 于 姿 态 角 影 响 很 小 （ 当 相 机 倾 角 为 ０．１°时 ， 引 起 底 点 偏 移 量 ０．３ｍ～０．５ｍ） ， 低空飞行器空间定位中一般不考虑相机成像姿态 的影响。当无人机飞行在 ２ ０００ｍ 高度成像时， 姿态角的微量变 化和地形的起伏影响都会使成像底点产生较大的偏移。可见，
为了得到 ３ 个以上同名点， 考虑将实时影像分为 ４ 个区 域， 每个区域提取至少一个明显特征点， 利用影像匹配技术可 以获得至少 ４ 组同名点（ 机载匹配可并行处理以满足实时性要 求） 。这样， 利用 ３ 个同名点的 ６ 个方程可以解得 ６ 个外方位元 素的改正量。利用多余观测， 可以对同名点进行粗差探测， 从而 可以获得飞机更精确的空间位置。
单点影像匹配由于无法对匹配结果进行检测容易产生错 误， 而无人机空间位置需要由多个匹配点来确定。因此， 在进行 最小二乘影像匹配时， 利用多个匹配点间的位置约束关系可以 提高影像匹配的可靠性。
３．１ 影像的特征提取与匹配
小波技术是对图像进行金字塔分解的最有效方法， 通过逐
级小波分解可以提取图像中突出的目标信息， 相关的文献有许
基金项目： 国家８６３ 高技术研究发展计划资助项目（ 编号： ２００３ＡＡ１３３０４０） 作者简介： 邵永社， 男， 博士， 主要从事摄影测量与遥感和影像的计算机视觉处理研究。 １８８ ２００６．２３ 计算机工程与应用
当无人机成像后， 即使通过影像匹配得到了精确的匹配位置， 并不能通过匹配窗口的中心位置简单地推算飞机的空间位置， 必须考虑摄影姿态对飞机空间定位的影响。
如图 １ 为实现无人机空间定位的基本流程。
３ 多点影像匹配和约束
在数字摄影测量领域， 影像匹配技术已经广泛用于获取立 体像对的同名点， 尽管在森林、水域等应用受到限制， 但该技术 已经大大提高了摄影测量的生产效率。近年来， 利用单点影像 匹配技术实现目标定位也已经取得了一定的研究成果［４， ５， ７］。
式中： ｇ１ （ ｘ， ｙ） 和 ｇ２ （ ｘ′， ｙ′） 分别表示 左 、右 影 像 ； ｎ１ （ ｘ， ｙ） 和 ｎ２ （ ｘ′， ｙ′） 分别表 示 左 、右 影 像 的 随 机 噪 声 ； ｈ０ 和 ｈ１ 为 引 入 的 辐
射畸变参数。
由于特征匹配已经获得了同名点的初始匹配位置， 这些匹
配点之间的位置关系是确定的， 多组同名点的坐标位置关系可
匹配的初值， 然后进行最小二乘法匹配［７］。
３．２ 影像匹配和约束
考 虑 基 准 影 像 和 实 时 影 像 之 间 存 在 随 机 噪 声 、线 性 辐 射 畸
变和仿射变形， 可以得到：
ｇ１ （ ｘ， ｙ） ＋ｎ１ （ ｘ， ｙ） ＝ ｎ２ （ ｘ′， ｙ′） ＋ｈ０ ＋ｈ１ ｇ２ （ ａ０ ＋ａ１ ｘ＋ａ２ ｙ， ｂ０ ＋ｂ１ ｘ＋ｂ２ ｙ） （ ４）
在进行目标定位时， 通常采用特征匹配和最小二乘相结合 的影像匹配技术。为了获取匹配特征， 利用金字塔分层技术， 并 获取必要的特征信息以实现影像的特征匹配， 特征匹配一般可 得到 １－ ２ 像素的精度。为了获得更高的匹配精度， 在影像特征 匹配完成之后， 利用特征匹配的结果作为初值， 进行最小二乘 影像匹配。
通常， 将影响目标定位的摄影姿态分为内方位元素（ 相机 主点坐标和主距） 和外方位元素（ 相机的空间位置和姿态） 。显 然， 摄影系统的内方位元素可以在地面进行标定， 即可认为对 无人机进行空间定位时， 其相机的内方位元素是已知的， 外方 位 元 素 决 定 了 系 统 的 成 像 区 域 。通 常 飞 机 的 空 间 位 置 和 姿 态 可 以 通 过 无 线 电 推 算 、惯 性 导 航 及 陀 螺 平 台 得 到 近 似 值 ， 要 进 行 精确定位， 这些值必须作为未知值求解， 可见， 解算 ６ 个改正量 !ＸＳ０ 、!ＹＳ０ 、!ＺＳ０ 、!"、!#、!$ 需要至少 ３ 个以上同名点。