卫俊樵

摘 要：视觉导航主要是一种自主式导航方式，在GPS出现了特殊情况时，视觉导航可以有效的取代并成为辅助导航方式，这种方式对无人机惯性导航系统实现远程航行时高精度的导航具有积极作用。但是，由于受到自然环境与飞行状态的影响，视觉导航会出现鲁棒性差的问题，这将严重影响其价值的发挥。本文将着重分析无人机飞行途中视觉导航的关键技术，明确在复杂的环境下，视觉导航中景象匹配导航及基于序列图像的运动估计中的主要问题，经过系统分析，为保证视觉导航更好的运用于无人机飞行过程提出可行性建议。

关键词：无人机；视觉导航；技术手段

中图分类号：V279 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）04-0029-01

无人机属于一种拥有动力、可进行控制、可执行任务的无人驾驶飞行器。这种设备相比有人驾驶飞机更体现出重量轻便、雷达反射界面小、运行成本低等优势，因此在侦察和攻击等军事化任务中被广泛使用；在民用方面，常常适合于气象监测、灾害预测等众多领域，所以在国家受到了广泛重视。

1 视觉导航的基本概述

伴随着视觉传感器技术的发展，计算机技术及人工智能技术的融合，一种建立在计算机视觉匹配定位上的技术手段应运而生，这就是视觉导航。视觉导航具有自主性及可视性、智能化的特点，因此它成为导航中最受瞩目的焦点，能够为无人机进行长途飞行时提供新的辅助手段。视觉导航最为关键的技术是自主导航技术，这种技术会根据需要导航图与否来进行分门别类，如地图型和无地图导航两种。地图型导航主要是依靠事先储存的精准地理信息导航地图来实现一帧实拍图像和导航地图的相互匹配，这样经过适当的过程，就能实现飞行器的有效定位，从而满足具体的需要[1]。无地图导航就是建立在序列图像的运动基础上进行估计，不需要任何导航图的参与，这样经过对周边环境的感知，来通过相邻两帧特征的变化，实现对于两帧之间运动的估计，经过多帧累积计算之后，实现飞行器的导航目标。总之，无人机飞行途中视觉导航关键技术包含着适配性分析、景象匹配定位及帧间特征点的匹配等内容。

2 视觉导航关键技术的发展现状

2.1 计算机视觉与相关应用

计算机视觉又被称为机器视觉，这是一种利用了计算机来模拟人视觉的功能，从而在图像中获取具体的信息，并对这种信息进行处理并分析的检测、测试及控制等。计算机视觉是一种交叉性学科，常常涉及到多种领域，如图像的处理、计算机科学及生理心理学等具体的内容。计算机视觉被广泛的运用于多种领域，同样是由硬件和软件两个重要的部分组成，其中硬件包含着图像采集卡及PC机等部分，可以实现对信息的采集与处理；软件则是安装至PC中，用来完成图像的处理和判断相关决策，然后输出相应的控制信号。这种搭配，使其在视觉导航中的应用打下了良好基础[2]。

2.2 视觉导航技术的发展现状

伴随着计算机技术的发展与进步，视觉算法的性能得到有效提升，并且其运用的范围正在逐渐拓展，成为自动化控制领域中测量位置及运动的传感器。计算机硬件的发展与实时运行，使得计算机视觉系统的应用范围越来越广，并且处于稳步发展的趋势中。无人机飞行途中视觉导航的应用可以使其自主着陆，同时能够将视覺传感器引入到控制回路中，确保估计算法可以从各种图像中恢复运动和结构信息。

3 无人机视觉导航中的视觉处理

3.1 图像预处理

从视觉传感器中获取到的图像和视频信息非常容易受到外界因素的干扰，所以需要针对图像事先经过预处理过程，这样才能及时进行去躁、灰度化、二值化等工作。去躁的主要方式是滤波，这个过程中可以有效的降低噪声污染，从而保存完整的边缘信息，这种方式主要是用于边缘跟踪的实用方法。图像的二值化处理主要是针对标志物和背景进行的操作，相关学者在降落的地点设计了矩形框架标识物，然后对机载摄像机获得的图像进行二值化处理，把标识物和其他的背景进行移除[3]。

3.2 静止目标特征提取

在进行无人机小范围内的导引时，无论是飞行还是降落，多是采用静止标识物，它们可以进行专门的设计，比如在降落的地点放置好具有颜色的标识物，或者是利用原有的事物如楼房、天线等。

3.3 运动目标特征提取

无人机在实际飞行的过程中，可以进行大范围的运动，这个时候就可以利用地面上运动的事物来加以引导，作为运动的标识物。比如地面上正在移动的车辆、其他无人机等。运动目标特征的提取可以使用特定的运动物体检测方式，例如光流法及背景差法等[4]。

3.4 其他视觉问题

在无人机视觉导航中，处理对其进行图像预处理和目标提取之外，也会存在一些其他问题，比如遮挡物等，这个时候可以利用绕过特征提取，把图像中的参数作为一种控制输入。

4 结语

视觉导航中的图像预处理、目标提取及跟踪等都是具体内容。在实际应用的过程中，无人机的动力、载重及装配空间等多种要素都会使算法处理需要更短的延时。很多时候，需要根据无人机具体的飞行情况和所处环境进行视觉导航关键技术的分析，这样才可以保证无人机视觉导航技术的应用价值充分发挥出来。

参考文献

[1]汪沛，罗锡文，周志艳，臧英，胡炼.基于微小型无人机的遥感信息获取关键技术综述[J].农业工程学报，2014（18）：1-12.

[2]习业勋，邓联文，张纪阳，张代兵.基于多核架构无人机飞行控制系统设计与实现[J].电子测量技术，2014（10）：89-94.

[3]黄楠楠，刘贵喜，张音哲，姚李阳.无人机视觉导航算法[J].红外与激光工程，2016（07）：269-277.

[4]顾云涛.无人机导航技术研究[J].现代导航，2013（03）：198-201.