基于可见光相机和遥感地图的无人机全局定位技术

1. 痛点问题

在无人机领域，卫星信号拒止的环境对自主导航定位造成严重挑战。传统的导航系统依赖于全球定位系统（GPS）信号，在城市峡谷、高山地区或森林等复杂环境中，GPS 信号往往受到阻断或干扰，导致无人机无法获取准确的位置数据。这不仅影响无人机的定位精度，还增加了飞行安全隐患，阻碍无人机在关键任务中的应用，例如货物配送、环境监测、人员搜救等。

2. 解决方案

本技术提出了一种基于视觉地形匹配技术的全局定位方法，可以实现无人机在卫星拒止环境下的自主定位。这种方法不仅克服了卫星信号缺失带来的定位问题，还能适应复杂电磁干扰环境，提高无人机在动态场景下的自主导航能力和安全性。实现这一方法的装置可广泛应用于农业监测、灾害救援、区域监控和城市管理等领域，推动无人机技术的进一步发展与应用。

本技术在无人机领域展现出广阔的市场应用前景，特别是在卫星信号拒止环境中。主要应用场景包括城市配送、应急救援、边境巡逻等。在城市配送方面，可为无人机提供精确定位，提高配送效率和安全性。在应急救援中，能够在复杂地形和恶劣天气下保持定位，提升搜救效率。潜在客户包括无人机制造商、物流公司、应急管理部门等。随着无人机应用的不断扩展，本技术的市场需求有望持续增长。

目前，本技术已完成初步研发并在无人机平台上进行验证，展现出良好的定位精度和适应性。未来，计划进一步优化算法，提高其在低光和复杂地形环境下的表现，并扩展至更多类型的无人机系统，增强系统的易用性和灵活性。通过与无人机制造商合作，希望在未来两年内实现技术的商业化应用。同时，凭借该技术在无人机行业的应用潜力，预期能够推动该行业的创新发展，提升企业的市场竞争力和盈利能力。

本技术基于可见光相机和遥感地图的异源匹配，在定位精度、适应性和实时性方面具有显著优势。本技术在300-1000米空中定位误差优于高度3%，在卫星拒止环境下仍能为飞控的组合导航系统提供经纬度信息；工作区域达到100平方公里，远超视觉SLAM等局部定位方法。系统仅依赖单目相机和预先处理的遥感数据，显著降低了硬件成本和复杂度。

本技术通过深度学习方法克服了季节变化等挑战，实现了全天候、多地形的鲁棒定位，适应性优于传统的特征点匹配方法。5Hz的实时定位频率满足大多数无人机导航需求，处理速度领先同类算法。