專利名稱：一種探測車在衛(wèi)星圖像上的快速定位方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種深空探測領(lǐng)域中探測車的自動(dòng)定位方法，特別是關(guān)于一種無石塊平坦環(huán)境下探測車在衛(wèi)星圖像上的快速定位方法。
背景技術(shù)：
深空探測領(lǐng)域中探測車(或機(jī)器人)的定位在深空探測任務(wù)中對(duì)于探測車的安全行駛、科學(xué)目標(biāo)和工程目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)都至關(guān)重要?，F(xiàn)有常用的探測車導(dǎo)航定位方法主要有航跡推算法、視覺測程法和基于光束法平差的定位方法。在美國勇氣號(hào)和機(jī)遇號(hào)火星車運(yùn)行過程中，航跡推算、視覺測程法和基于光束法平差的定位方法均得到了應(yīng)用。基于里程表和 IMUdnertial measurement unit，慣性測量單元)的航跡推算方法在車輪打滑時(shí)會(huì)有較大誤差，IMU所量測的方位角隨時(shí)間有漂移誤差，用全景相機(jī)拍攝的太陽圖像可以改正方位角誤差。視覺測程法基于導(dǎo)航相機(jī)圖像通過特征點(diǎn)跟蹤實(shí)現(xiàn)車上實(shí)時(shí)定位，但由于需要在很短距離連續(xù)拍照而導(dǎo)致運(yùn)行速度太慢，因而主要用于短距離關(guān)鍵路徑上的定位?；诠馐ㄆ讲畹亩ㄎ环椒ㄊ菍?dǎo)航相機(jī)和全景相機(jī)在不同攝站拍攝的圖像連接起來構(gòu)成圖像網(wǎng)， 通過對(duì)圖像網(wǎng)的光束法平差提高圖像位置和方位參數(shù)以及地面點(diǎn)位置的精度和一致性，從而實(shí)現(xiàn)火星車的長距離高精度定位；光束法平差定位方法不需要短距離連續(xù)拍照，可以在火星車整個(gè)路徑上進(jìn)行，定位精度較高。航跡推算、視覺測程法和基于光束法平差定位方法的定位誤差隨著運(yùn)行距離的增長都會(huì)不可避免地累計(jì)增大，定位精度分別可達(dá)到10%、 3%,0. 2%?？梢灶A(yù)計(jì)在今后的任務(wù)中，長距離路線的設(shè)計(jì)與探測車的定位將是一項(xiàng)更加繁重的工作，上述導(dǎo)航定位方法將面臨挑戰(zhàn)，需要采用新的觀測手段和新的方法予以加強(qiáng)。隨著行星衛(wèi)星圖像的分辨率越來越高，如火星HiRISE圖像分辨率可達(dá)0. 25m。如果將探測車地面立體圖像與高分辨率衛(wèi)星圖像對(duì)比將探測定位在衛(wèi)星圖像上，則可以消除僅利用地面?zhèn)鞲衅骱蛨D像進(jìn)行探測車定位的誤差累計(jì)，將探測車定位精度提高衛(wèi)星圖像 1個(gè)像素以內(nèi)，從而大大提高探測車執(zhí)行任務(wù)的安全性和效率。目前探測車地面立體圖像同衛(wèi)星圖像的比對(duì)是通過人工目視解譯來實(shí)現(xiàn)的，耗時(shí)長、難度大、精度低。探測車地面立體圖像與衛(wèi)星圖像分別是從水平和豎直兩個(gè)不同的視角方向獲取的圖像，分辨率相差也很大，進(jìn)行地面立體圖像和衛(wèi)星圖像的匹配是十分困難的。針對(duì)勇氣號(hào)探測車著陸區(qū)分布著大量石塊的地形特點(diǎn)，Hwangbo等人近期進(jìn)行了衛(wèi)星和地面立體圖像集成的探測車定位方法研究，其基本過程包括從衛(wèi)星和地面立體圖像分別提取石塊，利用提取的石塊進(jìn)行衛(wèi)星圖像和地面立體圖像進(jìn)行匹配從而達(dá)到探測車定位的目的，其定位精度可以達(dá)到衛(wèi)星圖像 1個(gè)像素以內(nèi)。但機(jī)遇號(hào)探測車著陸區(qū)主要是沙丘和平坦巖石露頭，上述方法無法應(yīng)用，在此類區(qū)域還沒有將衛(wèi)星圖像和地面立體圖像聯(lián)合起來定位的自動(dòng)化方法。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種無石塊平坦環(huán)境下探測車在衛(wèi)星圖像上的快速定位方法。
為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案一種探測車在衛(wèi)星圖像上的快速定位方法，其包括以下步驟1)將探測車上立體相機(jī)獲取的以探測車為中心的360°范圍內(nèi)水平視角的地面立體圖像生成垂直視角的正射影像；2)對(duì)生成的正射影像提取SIFT關(guān)鍵點(diǎn)；幻對(duì)衛(wèi)星圖像進(jìn)行直方圖拉伸和低通濾波去噪處理，然后對(duì)處理后的衛(wèi)星圖像提取 SIFT關(guān)鍵點(diǎn)；4)對(duì)正射影像和衛(wèi)星圖像進(jìn)行SIFT關(guān)鍵點(diǎn)匹配力)采用相似變換模型的 RANSAC算法對(duì)粗差進(jìn)行剔除；6)利用粗差剔除后剩余正確的匹配點(diǎn)計(jì)算相似變換系數(shù)，然后由相似變換模型和探測車在正射影像中的位置計(jì)算得到探測車在衛(wèi)星圖像中的位置，即實(shí)現(xiàn)探測車在衛(wèi)星圖像上的快速定位。在進(jìn)行步驟1)時(shí)，正射影像的生成步驟如下(1)采用F5rstner算子進(jìn)行探測車
地面立體圖像對(duì)的特征點(diǎn)提取，并采用最小二乘匹配方法匹配同名點(diǎn)；( 空間前方交會(huì)計(jì)算所有匹配特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)；(3)基于特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)；(4)通過不規(guī)則三角網(wǎng)內(nèi)插構(gòu)建數(shù)字高程模型；(5)基于數(shù)字高程模型、原始立體影像及圖像內(nèi)外方位元素生成正射影像。在進(jìn)行步驟4)時(shí)，取正射影像和衛(wèi)星圖像中歐式距離最近的前兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，在這兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)中，如果最近的距離除以次近的距離小于某個(gè)比例閾值，則接受這一對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)為SIFT匹配點(diǎn)。所述比例閾值取0.75 0.85。在進(jìn)行步驟幻時(shí)，相似變換模型的表達(dá)式如下式中，
Ua —bχICVb a十d
為關(guān)鍵點(diǎn)的衛(wèi)星圖像坐標(biāo)，
X
為關(guān)鍵點(diǎn)在正射影像中的坐標(biāo)，a、b、c、d
為相似變換系數(shù)。 本發(fā)明由于采取以上技術(shù)方案，其具有以下優(yōu)點(diǎn)1、本發(fā)明首先通過地面立體圖像自動(dòng)生成正射影像，進(jìn)而通過正射影像和衛(wèi)星圖像間的特征匹配實(shí)現(xiàn)無石塊平坦環(huán)境下探測車在衛(wèi)星圖像中的快速定位，提高了探測車定位的定位速度與精確度。2、本發(fā)明能夠消除航跡推算法和光束法平差的探測車定位的累積誤差、將探測車的定位精度提高至衛(wèi)星圖像的一個(gè)像素以內(nèi)。


圖1是本發(fā)明的流程2是本發(fā)明正射影像的生成步驟圖
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的描述。如圖1所示，本發(fā)明包括以下步驟1)將探測車上立體相機(jī)獲取的以探測車為中心的360°范圍內(nèi)水平視角的地面立體圖像生成垂直視角的正射影像。如圖2所示，正射影像的生成步驟如下
(1)采用F5rstner算子進(jìn)行探測車地面立體圖像對(duì)的特征點(diǎn)提取，并采用最小二乘匹配方法匹配同名點(diǎn)；(2)空間前方交會(huì)計(jì)算所有匹配特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)；(3)基于特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)；(4)通過不規(guī)則三角網(wǎng)內(nèi)插構(gòu)建數(shù)字高程模型；(5)基于數(shù)字高程模型、原始地面立體影像及圖像內(nèi)外方位元素生成正射影像。2)對(duì)生成的正射影像提取SIFTGcale-invariant feature transform，尺度不變特征變換)關(guān)鍵點(diǎn)。3)對(duì)衛(wèi)星圖像進(jìn)行直方圖拉伸和低通濾波去噪處理，然后對(duì)處理后的衛(wèi)星圖像提取SIFT關(guān)鍵點(diǎn)。4)對(duì)正射影像和衛(wèi)星圖像進(jìn)行SIFT關(guān)鍵點(diǎn)匹配，具體方式是取正射影像和衛(wèi)星圖像中歐式距離最近的前兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，在這兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)中，如果最近的距離除以次近的距離小于某個(gè)比例閾值，則接受這一對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)為SIFT匹配點(diǎn)。降低這個(gè)比例閾值，SIFT匹配點(diǎn)數(shù)目會(huì)減少，但更加穩(wěn)定，為了匹配足夠多的關(guān)鍵點(diǎn)，比例閾值一般取0. 75 0. 85。5)由于SIFT匹配中會(huì)存在錯(cuò)誤的匹配點(diǎn)(簡稱粗差)，因此采用相似變換模型的 RANSAC算法對(duì)粗差進(jìn)行剔除，其中相似變換模型的表達(dá)式如下
權(quán)利要求
1.一種探測車在衛(wèi)星圖像上的快速定位方法，其包括以下步驟1)將探測車上立體相機(jī)獲取的以探測車為中心的360°范圍內(nèi)水平視角的地面立體圖像生成垂直視角的正射影像；2)對(duì)生成的正射影像提取SIFT關(guān)鍵點(diǎn)；3)對(duì)衛(wèi)星圖像進(jìn)行直方圖拉伸和低通濾波去噪處理，然后對(duì)處理后的衛(wèi)星圖像提取 SIFT關(guān)鍵點(diǎn)；4)對(duì)正射影像和衛(wèi)星圖像進(jìn)行SIFT關(guān)鍵點(diǎn)匹配；5)采用相似變換模型的RANSAC算法對(duì)粗差進(jìn)行剔除；6)利用粗差剔除后剩余正確的匹配點(diǎn)計(jì)算相似變換系數(shù)，然后由相似變換模型和探測車在正射影像中的位置計(jì)算得到探測車在衛(wèi)星圖像中的位置，即實(shí)現(xiàn)探測車在衛(wèi)星圖像上的快速定位。
2.如權(quán)利要求1所述的一種探測車在衛(wèi)星圖像上的快速定位方法，其特征在于在進(jìn)行步驟1)時(shí)，正射影像的生成步驟如下(1)采用F5rstner算子進(jìn)行探測車地面立體圖像對(duì)的特征點(diǎn)提取，并采用最小二乘匹配方法匹配同名點(diǎn)；(2)空間前方交會(huì)計(jì)算所有匹配特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)；(3)基于特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)；(4)通過不規(guī)則三角網(wǎng)內(nèi)插構(gòu)建數(shù)字高程模型；(5)基于數(shù)字高程模型、原始立體影像及圖像內(nèi)外方位元素生成正射影像。
3.如權(quán)利要求1或2所述的一種探測車在衛(wèi)星圖像上的快速定位方法，其特征在于 在進(jìn)行步驟4)時(shí)，取正射影像和衛(wèi)星圖像中歐式距離最近的前兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，在這兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)中，如果最近的距離除以次近的距離小于某個(gè)比例閾值，則接受這一對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)為 SIFT匹配點(diǎn)。
4.如權(quán)利要求3所述的一種探測車在衛(wèi)星圖像上的快速定位方法，其特征在于所述比例閾值取0. 75 0. 85。
5.如權(quán)利要求1或2或4所述的一種探測車在衛(wèi)星圖像上的快速定位方法，其特征在于在進(jìn)行步驟5)時(shí)，相似變換模型的表達(dá)式如下
6.如權(quán)利要求3所述的一種探測車在衛(wèi)星圖像上的快速定位方法，其特征在于在進(jìn)行步驟幻時(shí)，相似變換模型的表達(dá)式如下
全文摘要
本發(fā)明涉及一種探測車在衛(wèi)星圖像上的快速定位方法，其包括以下步驟1)將探測車上立體相機(jī)獲取的以探測車為中心的360°范圍內(nèi)水平視角的地面立體圖像生成垂直視角的正射影像；2)對(duì)生成的正射影像提取SIFT關(guān)鍵點(diǎn)；3)對(duì)衛(wèi)星圖像進(jìn)行直方圖拉伸和低通濾波去噪處理，然后對(duì)處理后的衛(wèi)星圖像提取SIFT關(guān)鍵點(diǎn)；4)對(duì)正射影像和衛(wèi)星圖像進(jìn)行SIFT關(guān)鍵點(diǎn)匹配；5)采用相似變換模型的RANSAC算法對(duì)粗差進(jìn)行剔除；6)利用粗差剔除后剩余正確的匹配點(diǎn)計(jì)算相似變換系數(shù)，然后由相似變換模型和探測車在正射影像中的位置計(jì)算得到探測車在衛(wèi)星圖像中的位置。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了無石塊平坦環(huán)境下探測車在衛(wèi)星圖像中的快速定位，提高了探測車定位的定位速度與精確度。
文檔編號(hào)G01C11/04GK102175227SQ201110029748
公開日2011年9月7日 申請(qǐng)日期2011年1月27日 優(yōu)先權(quán)日2011年1月27日
發(fā)明者萬文輝, 劉召芹, 岳宗玉, 邸凱昌 申請(qǐng)人:中國科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所