[发明专利]一种仿信鸽地貌感知归巢机制的无人机自主导航方法

权利要求书

1.一种仿信鸽地貌感知归巢机制的无人机自主导航方法，其特征在于：该方法步骤如下：

步骤一：初始化环境场，训练神经网络

步骤二：仿信鸽地貌感知行为的目标检测

深度相机采集图像序列，通过YOLOv3对每一帧图像进行地标和运动目标检测，记录图像中的目标类别、置信度以及检测框的位置信息，包括检测框顶点的坐标x、y、检测框的宽度w和高度h；将以上检测结果分别进行存储，为之后的消除运动目标特征点、点云分割和数据融合做准备；

步骤三：仿信鸽地标导航的无人机位姿估计与建图

仿信鸽地标导航方法的位姿估计与建图模块基于ORBSLAM2实现；此模块基于ORBSLAM2中的跟踪与建图线程，实现无人机的位姿估计与建图；此外，将仿信鸽地貌感知的目标检测模块与此模块相融合，结合目标检测的结果对跟踪线程进行改进，剔除运动目标上的特征点，实现更优的位姿估计；

步骤四：3D点云分割

在点云分割模块中，提取当前帧图像中地标检测框区域的特征点，结合特征点的深度信息，在几何层面用超体素方法对点云进行分割，根据点的相似性将点云转换成曲面块，保留聚类后点云数量最多的晶粒，作为地标的3D点云；所述的3D点云分割消除检测框中的干扰点，将地标与背景分离开，获得对地标更加准确的位置估计；

步骤五：数据融合

为提高地标检测对于导航决策的准确性，对地标检测区域中的点云进行分割后，再由数据融合部分对地标进行判断，确定当前帧中的该地标是否已经在地图中出现过；在每帧的地标检测和点云分割后，都会将新出现的地标与一部分候选地标进行对比；如果当前地标已存在，就用光束平差法对该地标的地图点进行调整和优化；若当前地标为首次出现，就在候选地标中插入此地标，保存地标的地图点信息和类别；

步骤六：仿信鸽动态感知的地标类别判定

通过地标概率的动态更新来模拟信鸽对于地标的记忆和认知行为；

步骤七：仿信鸽感知决策的飞行路径更新

更新飞行路径模块模拟信鸽的感知-决策行为，对感知到的地标和先验信息进行关联，做出航向决策；对检测到的地标进行类别判断后，选取地标地图点的重心作为该地标的中心点，解算无人机和观测地标之间的相对位置关系；再根据各个地标重心与目标点的相对位置关系的先验信息，计算出无人机当前位置与目标点的位置关系，并对无人机的航向进行修正和调整；

步骤八：输出飞行路径

当无人机到达指定目标点后，输出无人机的飞行路径，绘制飞行轨迹。

2.根据权利要求1所述的一种仿信鸽地貌感知归巢机制的无人机自主导航方法，其特征在于：所述的训练神经网络选用YOLOv3进行目标的训练与检测。

3.根据权利要求1所述的一种仿信鸽地貌感知归巢机制的无人机自主导航方法，其特征在于：所述的跟踪线程包括特征提取、剔除动态点、位姿估计、关键帧判定：对输入RGB图像序列提取ORB特征，根据运动目标检测模块的结果，剔除图像中运动目标区域的特征点，利用剩余的特征点进行帧间匹配；再用视觉里程计估算相机位姿；最后判断当前帧是否可以作为关键帧插入局部地图。