[发明专利]一种基于三色通道融合互信息的图像导航方法

说明书

本发明公开的一种基于三色通道融合互信息的图像导航方法，属于视觉导航技术领域。本发明通过远程控制无人机沿着预设的路径飞行并拍摄图像序列；将拍摄的图像进行三色通道融合处理，利用三色通道融合互信息按照预定的准则离线筛选关键图像序列，确定视觉路径；无人机在实飞导航的时候，利用三色通道融合互信息对无人机进行初始定位，确定初始位置后，自动选取离初始位置最近的关键图像作为目标图像，设计从当前图像收敛至目标图像的视觉伺服控制器，随着无人机沿视觉路径移动，适时进行关键图像切换，直到视觉路径终点，实现利用三色通道融合互信息对无人机的视觉导航。本发明能够有效解决视觉导航过程中的遮挡和光照变化问题，具有很强的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及一种利用互信息对图像进行处理来对无人机进行导航的方法，属于视觉导航技术领域。

背景技术

无人机，作为空中微型移动型机器人，目前导航主要依靠惯性导航系统INS和全球定位系统GPS，但是惯性器件具有误差累计的缺点，GPS对于一些特殊的环境也有限制。随着无人机在其机械设计、承重、盘旋、电池续航和运算能力上的提升，使得基于视觉的控制成为可能和必须。而天气和云雾引起的光照变化、遮挡、航拍的高度和机器飞行速度等问题也对视觉伺服提出了更高的要求。

视觉伺服是通过对摄像机拍摄到的图像进行处理和分析,将图像的特征提取出来并与已有的特征信息库进行对比匹配，从而获取伺服必要的参数,对设备进行控制。对于特征信息库建立的方法有很多种，可以采用基于机器学习的视觉路径描述方法，视觉路径产生于实地实景拍摄。也即沿预设路线，实拍成千上万幅图像组成记忆图库，而后从中依据一定的准则，选出一系列关键图像组成导航视觉路径，是对运动环境限于视觉层面的构建和描述。该法不仅可通过密布的视觉路径解决大幅位移可能出现的局部最优问题，如果融入互信息MI这一度量，还可解决保持固定目标物一路可视的视觉伺服经典约束问题。

基于视觉的伺服控制器通过不断缩小视觉传感器提供的当前图像和期望图像之间的差异，将机器人从当前位置逐步导向其期望位置。图像之间的差异描述一般基于局部几何特征：如兴趣点(走廊轮廓边缘线交点)、线段、图像矩，或者全局特征：图像梯度、像素亮度、直方图、互信息等。基于全局特征的伺服控制不要求特殊的图像结构，对图像的畸变具有较强的鲁棒性，可有效避开对局部几何特征的实时提取、匹配与跟踪(视觉伺服发展的瓶颈之一)。在直接使用整幅图像像素强度的伺服控制中，图像间的差异由平方和之差(Sumof Squared Difference,SSD)校准，该类校准法对环境变化(如光强变化和视觉遮挡)十分敏感。所以可以绕开像素强度的直接使用，转而从整幅图像中提取相关信息，基于信息熵的图像互信息(Mutual Information，MI)量不仅对光强变化和重要遮挡不敏感，还不敏感于图像模式的改变(如地图、可见光、红外模式等)和各种非线性图像变换。针对不同的图像模式，具有很高的鲁棒性。

发明内容

为了解决无人机在拒绝GPS的环境下仅利用单目相机图像实现导航的问题，本发明公开的一种基于三色通道融合互信息的图像导航方法要解决的技术问题是：将三色通道融合互信息这一图像全局特征融入到图像伺服控制器中，并将得到的视觉度量信息转换为空间多个维度的运动速率指导无人机的运动，实现基于三色通道融合互信息的图像导航。本发明通过基于三色通道融合互信息进行图像导航，能够有效解决视觉导航过程中的遮挡和光照变化问题，具有很强的鲁棒性。

本发明的目的是通过下述技术方案实现的。

本发明公开的一种基于三色通道融合互信息的图像导航方法，首先通过远程控制无人机沿着预设的路径飞行并拍摄图像序列；然后将拍摄的图像进行三色通道融合处理，将RGB图像转换为HSV图像，利用三色通道融合互信息按照预定的准则离线筛选关键图像序列，确定视觉路径；无人机在实飞导航的时候，首先需要利用三色通道融合互信息对无人机进行初始定位，确定初始位置后，自动选取离初始位置最近的关键图像作为目标图像，设计从当前图像收敛至目标图像的视觉伺服控制器，随着无人机沿视觉路径移动，适时进行关键图像切换，直到视觉路径终点，即实现利用三色通道融合互信息对无人机的视觉导航。