基于POS與衛(wèi)星地圖改進的地圖匹配定位方法

張　巖，李建增，李德良，周子棟，杜玉龍

(軍械工程學院，河北 石家莊 050003)

基于POS與衛(wèi)星地圖改進的地圖匹配定位方法

張巖，李建增，李德良，周子棟，杜玉龍

(軍械工程學院，河北 石家莊 050003)

摘要針對目前利用地圖匹配定位受底圖影響大、精度低、應(yīng)用范圍受限的問題，根據(jù)航攝影像與POS數(shù)據(jù)以及數(shù)字衛(wèi)星地圖特點，提出一種基于POS與衛(wèi)星地圖改進的地圖匹配定位方法。利用衛(wèi)星地圖改良傳統(tǒng)底圖擴大應(yīng)用范圍，其次利用POS數(shù)據(jù)，根據(jù)制定的搜索策略確定整張航片在衛(wèi)星地圖上的匹配區(qū)域，以提高定位速度。實驗結(jié)果證明該方法無需地面控制點即可實現(xiàn)大范圍的目標實時二維定位，而且定位精度與速度都有較大提高。

關(guān)鍵詞地圖匹配；目標定位；POS

An Improved Map Matching Positioning Method Based on POS and Satellite Map

ZHANG Yan,LI Jian-zeng,LI De-liang,ZHOU Zi-dong,DU Yu-long

(PLACollegeofOrdnanceEngineering,ShijiazhuangHebei050003,China)

AbstractThe current map matching positioning method has such disadvantages as high influence from base map,low accuracy and limited application range.In view of these problems,this paper proposes an improved map matching positioning method based on POS and satellite map based on the characteristics of aerial image,POS data and satellite digital map.In order to increase the positioning speed,the base map is improved to extend the application range by using satellite map,and the matching area of the whole aerial image in satellite map is determined according POS data and search strategy.The experimental results show that this method can achieve a wide range of real-time two-dimensional positioning without ground control points,and the precision and speed are improved.

Key wordsmap matching;target positioning;POS

0引言

科技進步和實戰(zhàn)需要推動了無人機定位技術(shù)的發(fā)展。目前，如何實現(xiàn)對目標快速精確定位是無人機研究領(lǐng)域的核心問題之一。無人機傳統(tǒng)地圖匹配與大氣高度測量參數(shù)方法定位精度受底圖影響，應(yīng)用范圍受限；而利用定位定向系統(tǒng)(Position and Orientation System,POS)無法適用于精確定位[1]。近年來，隨著計算機視覺相關(guān)算法性能[2]及無人機POS技術(shù)的飛速發(fā)展，使得利用POS輔助圖像匹配實現(xiàn)精確定位成為可能，而匹配算法是其核心內(nèi)容。

1985年美國軍方提出了在航空導航中的地形匹配技術(shù)，并構(gòu)想了許多地形輪廓匹配系統(tǒng)方案，但該技術(shù)尚未應(yīng)用于實際工程，無法證明其可行性。20世紀70年代初，美軍通過研究證實了將地形比較法用于對慣導進行輔助的可行性，同時將此類系統(tǒng)應(yīng)用于無人機上，但無法解決大范圍實時定位問題。目前，美國Sandia公司通過改進圖像匹配算法從而提高慣性地形輔助導航系統(tǒng)定位速度，并應(yīng)用于戰(zhàn)斧式續(xù)航導彈，但定位精度不高無法應(yīng)用于無人機對目標的精確定位[3]。

針對地圖匹配所存在的上述問題，國內(nèi)外學者從不同角度提出了諸多改進方法，主要集中在改進圖像匹配算法上，解決了噪聲圖像和仿射圖像的匹配問題，但沒有對底圖的應(yīng)用范圍進行改進，無法實現(xiàn)大范圍實時定位。

本文利用無人機傳感器能同時提供航空影像與POS信息的特點，以及衛(wèi)星數(shù)字地圖應(yīng)用廣泛的優(yōu)勢，主要針對目標的二維定位，提出了一種基于圖像匹配的無人機目標定位方法，在不引入地面控制點的條件下，利用POS輔助空中三角測量法，與本文制定的搜索策略，通過對實際航攝影像的處理，驗證了所建模型的正確性和方法的可行性，完成了大范圍內(nèi)不同目標的自適應(yīng)定位，對實現(xiàn)快速、精準定位具有十分重要的意義。

1集成傳感器定向法

無人機的機載定向定位系統(tǒng)在獲取影像的同時，可以直接測定攝站點的三維坐標，以及飛機在攝像瞬間的方位姿態(tài)角[4]。POS輔助空中三角測量也稱為集成傳感器定向法(Integrated Sensor Orientation,ISO)，它是通過對POS系統(tǒng)觀測數(shù)據(jù)進行嚴格的聯(lián)合數(shù)據(jù)后處理(動態(tài)卡爾曼濾波)直接測定航攝儀的空間位置和姿態(tài)，并將其與像點坐標觀測值進行聯(lián)合平差，以整體確定地面目標點的3維空間坐標和6個影像外方位元素，實現(xiàn)少量或無地面控制點的攝影測量區(qū)域網(wǎng)平差[5]。

為了研究像點與地面點相對應(yīng)的數(shù)學關(guān)系，先建立中心投影的構(gòu)象方程。設(shè)像點a在以像主點為(x0，y0)的像平面坐標o-xyz中的坐標為(x，y)，物點A在物方空間坐標系M-XYZ中的地面坐標為(X，Y，Z)，投影中心S在物方空間坐標系M-XYZ的地面坐標為(XS，YS，ZS)，則在像平面坐標與物空間坐標理論上應(yīng)滿足投影中心-像點-物點位于一條直線的共線條件方程[6]：

(1)

式中，ai、bi、ci(i=1，2，3)稱為方向余弦。可以通過POS的角元素計算出來。

因為像片上一個像點只能組成2個方程，但未知數(shù)是3個，必須從不同攝站對同一物體攝影，獲得具有一定重疊度的影像對，按照構(gòu)象方程分別對各個影像的同名像點組成條件方程，由立體相對可得式(2)。

(2)

求解上式即可獲得相應(yīng)物點的三維空間坐標(X，Y，Z)。利用POS輔助光束法區(qū)域網(wǎng)平差的誤差方程對影像定向參數(shù)與像點坐標觀測值進行聯(lián)合平差，從而提高精度。

由于視準軸誤差、累積漂移誤差、GPS失鎖和周跳、以及由像片畸變、地球曲率、大氣折光差等誤差的存在，無人機ISO精度不高，某型無人機利用ISO定位精度為200 m，無法滿足精確定位的需求，所以本文用作粗定位，用以實現(xiàn)在數(shù)字衛(wèi)星地圖上找到匹配區(qū)域的目的。

2匹配區(qū)域搜索方法

為減少匹配時間，盡可能讓匹配區(qū)域足夠小，但還要完全包含航片或視頻幀，所以制定如下搜索策略：

由于無人機飛行高度一般在幾百米至幾千米，對于地面平坦的情況下，航片或視頻幀內(nèi)地物可近似認為處于同一個平面，故根據(jù)重疊區(qū)域已知坐標，在圖片平面內(nèi)建立直角坐標系推算非重疊區(qū)域未知坐標，從而獲得航片4個角點坐標，分別為(x1，y1)、(x2，y2)、(x3，y3)、(x4，y4)，設(shè)該型無人機利用ISO定位誤差距離為S，如圖1所示。

圖1　匹配區(qū)域示意圖

于衛(wèi)星數(shù)字地圖上標出4點，以4點為圓心S為半徑畫圓，連接圓外部切線交于4點，求出4點坐標(x，y)，公式如下：

(3)

式中，j，i，k分別取1，2，3；2，3，4；3，4，1；4，1，2。求出的每個(x，y)的解有2個，取在在4點構(gòu)成四邊形外的值即可。標出4點，連線構(gòu)成封閉圖形，該區(qū)域即為搜索區(qū)域。

3實驗驗證

利用六旋翼無人機作為實驗平臺對河北省石家莊市行唐縣地區(qū)進行了實驗，同時分析了本文方法的特點與優(yōu)勢，為工程實踐提供了指導幫助。實驗主要技術(shù)參數(shù)如表1所示。計算機配置：處理器為Intel酷睿雙核i7第4代，主頻為2.5 GHz、2.5 GHz，內(nèi)存為8 G，操作系統(tǒng)為Win8 64位系統(tǒng)，Matlab R2012與VC++2008 OPENCV編程環(huán)境。

表1　實驗影像主要技術(shù)參數(shù)

取200張航片、谷歌衛(wèi)星數(shù)字地圖(如圖2所示)與相關(guān)POS信息(如表2所示)。本次實驗所有的航帶重疊率較低，這更能說明本文方法的可行性。

圖2　無人機航攝影像與谷歌數(shù)字衛(wèi)星地圖

影像X/mY/mZ/mφ/(°)ω/(°)κ/(°)13114.51638.576358.7343.24.587.214114.43738.437362.5233.34.792.1

將2張航片拼接，進而獲取同名點，結(jié)果如圖3(a)。根據(jù)ISO確定三維坐標，通過讀取txt文件獲得外方位元素，數(shù)據(jù)如表2所示。通過式(2)計算出重疊區(qū)域地面點坐標(X，Y，Z)，平差后推算左側(cè)航片的4個角點二維坐標A1至A4，于數(shù)字衛(wèi)星地圖上找到4點。將ISO定位誤差距離按比例尺轉(zhuǎn)換，作為誤差半徑，通過式(3)計算出匹配區(qū)域4個角點坐標B1至B4，結(jié)果如表3所示。提取該區(qū)域，結(jié)果如圖3(b)，取不同航片實驗100次，平均用時2.73 s。

表3　角點坐標值

圖3　區(qū)域確定結(jié)果

最后，將航片與該區(qū)域谷歌衛(wèi)星數(shù)字地圖匹配，結(jié)果如圖3(c)所示。讀取圖內(nèi)任意點坐標信息，如圖3(d)所示，定位全過程用時119.37 s。算法的最終定位誤差主要取決于以下幾個因素[7]:

① 衛(wèi)星數(shù)字地圖本身誤差。數(shù)字地圖本身誤差取決于數(shù)字正射影像制作誤差，不同區(qū)域、不同公司定位精度都不相同。對于中國，谷歌衛(wèi)星地圖的定位精度為0.6 m，百度與SOSO精度更高可達到0.2 m。

② 操作手目標點量測誤差。一般操作手目標點量測誤差0.5 mm，按攝影比例尺規(guī)劃到實際為7 m。

③ 匹配誤差。一般匹配誤差不超過整個圖像的1.33%。按攝影比例尺規(guī)劃到實際為2 m。

綜合以上3個因素，算法的最終定位誤差不超過10 m。ISO定位精度會影響本文方法運行的速度，但不會影響本文方法的定位精度。定位誤差結(jié)果如圖4所示。

圖4　定位誤差結(jié)果

利用天翔500 GPS手持機(誤差<1 m)對目標進行實地定位得出坐標信息，將目標的經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換至該坐標下，求取偏差距離，對100個不同點進行求解偏差，結(jié)果如圖3，最大偏差距離為9.88 m，平均為7.35 m，每個點平均用時75.27 s，文章實驗結(jié)果證明：

① 針對地圖匹配定位方法受底圖影響，精度不高、應(yīng)用范圍受限的缺陷，本文結(jié)合數(shù)字衛(wèi)星地圖的特點，利用ISO粗定位為所有航片或視頻幀實時搜索到底圖，擴大了地圖匹配定位方法的應(yīng)用范圍，同時避免了ISO誤差影響，提高了定位精度，較某型無人機利用ISO定位精度200 m提高20倍以上，從真正意義上解決了精確定位問題。

② 為保證定位的實時性，提高定位速度，本文制定了航片或視頻幀在數(shù)字衛(wèi)星地圖上的搜索策略，減小了匹配范圍，提高了匹配速度，進而大幅度改善定位速度，使得實時定位成為可能。

4結(jié)束語

提出一種基于POS與衛(wèi)星地圖改進的地圖匹配定位方法，利用ISO與衛(wèi)星地圖，制定了搜索策略，主要針對目標進行二維定位。通過仿真與實驗驗證了本文方法的可行性，即可提高目標定位精度與速度，同時避免了衛(wèi)星地圖更新緩慢與POS系統(tǒng)誤差的影響，提高了目標定位精度與速度，是一種有效改進的地圖匹配定位方法。

本文算法還存在不足：利用ISO粗定位推算非重疊區(qū)域未知坐標時，要求無人機飛行高度較高，地面相對平坦，而無法處理復(fù)雜多變情況，對城市高層建筑物的匹配存在誤差。這些問題會在后續(xù)研究中加以改善。

參考文獻

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張巖男，(1991—)，碩士研究生。主要研究方面：無人機信息傳輸與處理技術(shù)。

李建增男，(1966—)，碩士生導師。主要研究方面：控制科學與工程、無人機信息傳輸與處理技術(shù)。

作者簡介

基金項目：國家自然科學基金(51307183)

收稿日期：2015-05-05

中圖分類號TN957.52；TP751；TP391.41

文獻標識碼A

文章編號1003-3106(2015)08-0043-04

doi:10.3969/j.issn.1003-3106.2015.08.12

引用格式：張巖，李建增，李德良，等.基于POS與衛(wèi)星地圖改進的地圖匹配定位方法[J].無線電工程,2015,45(8):43-46.