基于立体视觉的无人机位姿测量方法

现有的无人机位姿视觉测量方法大多基于诸如关键点等几何尺寸在图像和模型间的对应关系完成位姿计算；然而，在复杂情况下易出现关键点图像坐标定位失效的问题，而针对特定机型的算法设计泛化性不佳。针对这一问题，本文提出了一种基于立体视觉的固定翼无人机位姿测量方法，通过立体视觉重建目标无人机三维点云，基于无人机组件三维点云拟合鲁棒地完成位姿测量。首先，使用一种二维、三维数据结合的方式，利用卷积神经网络完成组件的分割。其次，分别利用机翼和机身点云拟合无人机坐标系的z轴和x轴，进而完成目标无人机位姿的计算。整个计算过程无需已知具体机型或尺寸。经试验验证，本文方法在10m的范围内达到了1.57°和0.07m的位姿测量精度，具有较高的精度和鲁棒性。