摘要
本发明公开了一种无人机集群协同定位与建图方法,其包括:通过无人机搭载的单目相机采集卫星拒止环境下的原始图像;构建残差网络学习原始图像的噪声模式和优化网络参数,并采用多尺度Retinex方法对原始图像数据进行对比度和亮度调整,从而对图像进行降噪和增强处理,得到降噪后的图像;基于深度学习算法对降噪增强后的图像进行特征提取与匹配,得到特征点;对提取的特征点进行视觉信息和惯性信息融合;根据特征点坐标值,通过PNP位姿参数解算算法,进行无人机相对位姿解算得到无人机的相对位置和姿态;根据多无人机的相对位姿和提取的特征点坐标值信息,进行地图构建。本发明能够实现高精度及高效率定位。
技术关键词
特征点
无人机集群协同
点云地图
坐标系
优化网络参数
解算算法
噪声模式
深度学习算法
单目相机
视觉
原始图像数据
无人机协同
Retinex算法
无人机拍摄图像
惯性传感器
多无人机
RANSAC算法
系统为您推荐了相关专利信息
火焰传播速度
识别方法
ORB特征
点匹配算法
边缘检测
可见光图像
车辆运动轨迹
时空注意力机制
车辆模型
运动轨迹提取方法
LED显示系统
图像生成系统
LED灯珠
LED显示模块
图像重建
二维水动力模型
SWMM模型
积水
粒子群优化算法
地表水动力模型
变电站智能巡视
图像识别方法
巡检路径
融合方法
故障特征提取