基于场景图划分的无人机影像定位算法

摘要

针对大规模长序列无人机(UAV)影像定位中存在的速度慢、误差漂移等问题,结合UAV影像的特点,提出了一种基于场景图划分的UAV影像定位算法.首先,利用全球定位系统(GPS)辅助信息缩小特征匹配的空间搜索范围,从而加速同名点的提取;之后结合视觉一致性和空间一致性来构建场景图,并利用归一化割(Ncut)对其进行划分;接着,对各组场景图进行增量重建;最后,利用光束法平差(BA)融合场景图从而计算出场景的三维模型.此外,在BA阶段,所提算法对代价函数进行扩充,即加入了GPS空间约束信息.在四个UAV影像数据集上的实验结果表明,与COLMAP等多种运动恢复结构(SFM)算法相比,所提算法的定位速度提升了50％,重投影误差减小了41％,定位误差控制在0.5m之内.此外,通过有无GPS辅助下的算法的实验对比,可以得知引入相对和绝对GPS约束的BA有效解决了误差漂移问题,避免了出现歧义性结果,并且极大地减小了定位误差.