[发明专利]定位定姿方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于摄影测量与遥感领域，尤其涉及到三维移动测量技术。 

背景技术

近年来，构建数字城市、智慧城市的关键在于城市空间信息的获取及更新，如何快速地采集和更新这些城市空间信息成为了关键。于是搭载数码摄像机等测图传感器的移动测量系统（例如，测量车）开始得到普遍的研究。对于移动平台的测量系统来说，其传感器的高精度定位定姿是一个关键性的问题，因为传感器的位置和姿态信息直接影响后期基于这些传感器的地物三维定位精度。 

为了解决移动测量系统的定位问题，现在普遍的方法是，移动测量系统中设置GPS/IMU（Inertial Measuring Unit，惯性导航单元）来定位定姿，并设置图像传感器来得到地物的位置信息。 

GPS是全球定位系统，可以在天空没有遮挡的情况下得到一定精度的定位数据，但是当测量车在卫星信号不强的区域只能得到很差的精度。基于IMU的惯性导航系统INS（Inertial Navigation System）的定位精度在一定时间内是精确的，但是随着时间精度会越来越差。还有一种系统结合了两者的优点，即基于卡尔曼滤波的综合定位系统，该系统现在已经能满足一部分工程的需求，但是在GPS长时间接收不到信号的时候，也很难保证精度。 

另外，这种利用GPS/IMU的定位系统由于需要使用高精度的IMU，其最大缺点就是装置复杂且造价昂贵，不利于大规模普及。 

因此，如何通过使用其他控制方式来实现精度可控的定位定姿是移动三维测量系统的一个共同诉求。 

发明内容

本发明的目的在于，针对基于上述仅仅利用基于GPS/IMU的定位定姿移动测量车在得不到高品质GPS卫星信号的区域（特别在GPS卫星信号不理想的区域）测量时得不到可靠的定位定姿精度，来提供一种使用造价相对低的传感器来实现精度可控的定位定姿方法及装置。本发明的有一个目的是克服现有技术的搭载IMU使得装置复杂且造价昂贵，提供一种装置简单且造价便宜的定位定姿装置。 

为此，本发明一种定位定姿方法，包括： 

1）获取原始图像，对原始图像进行特征点提取，对相邻原始图像之间的特征点进行匹配； 

2)基于多镜头组合型全景相机的严格成像模型，利用随机抽样一致性算法对图像进行相对定向; 

3)融合激光点云来计算相邻原始图像之间的距离，从而确定摄影比例尺; 

4)通过相对定向结果和摄影比例尺进行模型连接; 

5)基于上述的模型连接结果，使用严格成像模型的严格光束法平差，以摄影比例尺为制约条件，计算得到位置和姿态信息。 

本发明还提供一种定位定姿系统，包括： 

具有多个镜头的多镜头组合型全景相机，所述多个镜头同时拍摄的图像能够拼接成一张全景图像； 

激光扫描仪，该激光扫描仪对所述定位定姿装置行驶路线上的前方进行激光扫描，获得连续的激光扫描点，即激光点云； 

在移动过程中，多镜头组合型全景相机和激光扫描仪的相对位置固定不变； 

计算装置，所述计算装置被配置为： 

接收多镜头组合型全景相机获取原始图像，对原始图像进行特征点提取，对相邻原始图像之间的特征点进行匹配； 

基于多镜头组合型全景相机的严格成像模型，利用随机抽样一致性算法对图像进行相对定向; 

接收激光扫描仪采集的激光点云，融合激光点云来计算相邻原始图像之间的距离，从而确定摄影比例尺; 

通过相对定向结果和摄影比例尺进行模型连接; 

基于上述的模型连接结果，使用严格成像模型的严格光束法平差，以摄影比例尺为制约条件，计算得到位置和姿态信息 

本发明通过添加控制点、多传感器融合技术实现了一种精度可控的定位定姿移动三维测量系统。该系统可以广泛应用于数字城市、智慧城市等多维城市信息化工程的建设。 

而且，本发明的系统装置简单且造价不高，有利于大规模普及。 

附图说明

图1本发明的定位定姿方法的一个实施例的流程图； 

图2是多镜头组合型全景相机的严格成像模型示意图； 

图3是全景图像和激光点云融合计算摄影比例尺的方法示意图； 

图4本发明的定位定姿方法的另一实施例的流程图； 

图5是全景图像和激光点云融合来检测闭环的方法示意图； 

图6本发明的定位定姿方法的又一实施例的流程图；