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申请/专利权人：中国兵器工业计算机应用技术研究所

摘要：本公开提供了无人机自主定位方法、装置及无人机，该方法包括：根据无人机的二维激光雷达采集的数据，得到激光定位信息；根据无人机的惯性传感器、视觉里程计和深度相机分别采集的数据，得到视觉定位信息；根据无人机的定高雷达采集的数据，得到高度信息；根据激光定位信息、视觉定位信息和高度信息，得到无人机所处空间位置的定位信息。根据本实施例的方法，无需卫星信号即可实现无人机自主定位，该自主定位方式可适用于地下空间环境。

主权项：1.一种无人机自主定位方法，其特征在于，包括：根据无人机的二维激光雷达采集的数据，得到激光定位信息；其中，所述激光定位信息包括所述无人机在三个平面方向与偏航方向上的位姿信息，所述无人机在三个平面方向与偏航方向上的位姿信息利用基于Cartographer的激光SLAM算法，根据无人机的二维激光雷达采集的数据进行二维定位与环境建图得到；根据所述无人机的惯性传感器、视觉里程计和深度相机分别采集的数据，得到视觉定位信息；其中，所述视觉定位信息包括所述无人机在滚转和俯仰方向上的位姿信息，所述无人机在滚转和俯仰方向上的位姿信息利用基于VINS的VIO-SLAM融合技术，根据所述无人机的惯性传感器采集的惯导数据、所述无人机的视觉里程计采集的单目场景图像、所述无人机的深度相机采集的深度信息得到；根据所述无人机的定高雷达采集的数据，得到高度信息；根据所述激光定位信息、所述视觉定位信息和所述高度信息，得到所述无人机所处空间位置的定位信息；其中，所述无人机所处空间位置的定位信息通过将所述激光定位信息、所述视觉定位信息和所述高度信息进行位姿融合滤波得到；构建所述无人机所处空间环境的第一地图；其中，所述第一地图以八叉树地图的形式呈现；根据所述无人机所处空间位置的定位信息和所述第一地图规划全局路径；其中，所述全局路径根据目的地区域所处空间位置的定位信息、所述深度相机采集的局部深度信息、所述无人机所处空间位置的定位信息、预设的SLAM本地地图，在所述八叉树地图中使用A*算法进行全局规划得到，所述目的地区域所处空间位置的定位信息通过将目的地区域的目标区域信息和所述SLAM本地地图经相机模型转换以进行三维航点确定得到，所述目标区域信息通过结合Yolov3-tiny网络结构和fDSST算法对所述无人机的深度相机采集的RGB图像数据进行视觉跟踪处理得到；基于所述无人机所处空间位置的定位信息，确定所述全局路径中的所述无人机所在节点的下一个节点；基于所述无人机所处空间位置的定位信息，控制所述无人机向所述下一个节点处飞行，并在控制所述无人机向所述下一个节点处飞行的过程中，确定是否存在障碍物；在存在障碍物的情况下，基于所述无人机所处空间位置的定位信息，更新所述全局路径，并执行所述确定所述全局路径中的所述无人机所在节点的下一个节点的步骤。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国兵器工业计算机应用技术研究所 无人机自主定位方法、装置及无人机