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公开(公告)号:CN119511332A
公开(公告)日:2025-02-25
申请号:CN202411619356.3
申请日:2024-11-13
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01S19/47 , G01S19/40 , G01C21/16 , G01C3/00 , G01C11/02 , G06V10/75 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06V10/80 , G06V10/46
Abstract: 本发明GNSS拒止环境下的无人机多模态视觉定位方法及系统,该方法包括:构建基于深度学习特征提取和匹配的视觉惯性里程计算法,计算无人机的相对定位,输出得到高频的6‑DoF位姿信息;采用基于Efficient‑LoFTR进行红外RGB图像多模态融合的景象匹配,并通过求解当前关键帧图片与匹配的卫星图像之间的相对位姿得到在世界系下的绝对定位;采用因子图优化的方式根据在世界系下的绝对定位的置信度与相对定位进行自适应权重的信息融合,输出一个高频且精度更高的6‑DoF位姿信息;基于高频且精度更高的6‑DoF位姿信息,在无人机回收后,对所有的航拍图像与卫星图像进行融合更新。该系统包括计算模块和融合更新模块。本发明能够提供更加精确且高频的位姿输出。