[发明专利]一种多无人机协作SLAM方法与系统

说明书

本发明提供了一种多无人机协作SLAM方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、检测无人机与地面站之间的通信是否正常,如果正常，则传递无人机的关键帧以及对应的无人机编号；S2、如果对比当前的某一图片与另一无人机的某时刻图片相似，则首先计算出两个关键帧对应的相对位姿,再结合单机SLAM结果计算出相对初始位姿；S3、将所有相似场景的相对初始位姿,纳入到一个集合中，再进行一个自适应数量的聚类，并从中选择最优的聚类，得到关联数据；S4、将关联数据与单机SLAM结果结合到一起进行优化,最后返回优化后的全局地图信息与飞行轨迹。本发明还提供了一种多无人机协作SLAM系统。本发明的有益效果是：较好的解决了数据关联方案不能解决相似场景的问题。

技术领域

本发明涉及无人机，尤其涉及一种多无人机协作SLAM方法与系统。

背景技术

在未知环境下，无人机可以对自身位置和姿态进行估计，是能够有效完成任务的关键技术。当无人机在低空，低速行驶时，使用全球定位系统(Global PositioningSystem，GPS)和惯性导航系统(Inertial Navigation System，INS)等方法可以获得飞行所需的位置、速度等信息，满足在城市中的飞行需求。但是GPS和INS存在使用的局限性，GPS的误差范围为3-10米，而且在室内环境和高山、峡谷等恶劣环境下由于信号弱导致无法正常工作。同时，INS会随着无人机的不断运动，造成误差的逐渐积累。在这种情况下，使用同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)可以解决无人机在未知环境下，对位置和姿态的估计。对位姿的估计是实现无人机自主飞行和自主导航等智能化飞行的关键环节。

目前将无人机和SLAM相结合的研究中，主要以单个无人机为研究对象，对于多个无人机的协作SLAM(Cooperative SLAM，CSLAM)没有较为成熟的研究结果，CSLAM是指多个无人机同时在环境中飞行，通过互相协作进行地位和地图的构建，是将SLAM算法与多无人机系统相结合。通过CSLAM，可以提高建图的精度、提高构建地图的速度、扩大单位时间内无人机在环境中的覆盖范围，在大规模的未知环境的搜索应用中具有重要的意义。

在复杂的环境下，由于传感器视线被遮挡或飞行空域限制等因素，仅使用单架无人机无法维持大范围区域内对目标的持续跟踪，需要依靠多架无人机合作完成任务。相比单架无人机来说，采用多无人机协同执行任务具有以下优势：

(1)可以通过配合提高任务完成的质量；

(2)可以通过并行执行任务，缩短完成任务的时间，提高整体效率；

(3)可以通过共享资源与信息，提高执行任务的能力；

(4)可以通过任务分配的比重增加任务成功的概率，提高鲁棒性。

目前，在很多无人机领域的应用都逐步由单机独自完成任务向多机协同的方向发展。已有大量的项目针对无人机的协同侦查、未知环境地图的构建、目标跟踪、定位、组网编队控制等领域展开研究。

协作SLAM中的数据关联问题是指将多个SLAM的数据相互关联起来，使得彼此之间处于不同坐标系下的位姿信息和地图可以统一到一个共同坐标系中，从而可以进行进一步的优化，从而得到更准确的信息。

目前在协作SLAM数据关联中主要采用2种策略：

1.在进行协作SLAM之前就给定具体的关联，从而使得以后的数据关联都基于最开始的关联来进行判断；

2.与单机SLAM类似，采取直接的办法来进行识别，针对其中可能存在的错误测量，采取筛选个别点的方式。

上述无人机技术存在以下技术问题及缺陷：

(1)单无人机技术缺陷