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摘要：本发明适用于无人机技术领域，尤其涉及一种复杂环境下分布式无人机群的协同定位方法。本发明通过鱼眼相机和UWB模块，使得无人机群不受视场的限制，在没有丰富的共同环境特征的情况下仍然可以精准地估计相对状态；通过离群值剔除模块可以有效地去除UWB模块测量的离群值，从而使UWB的测量更加精准，避免了协同定位精度下降甚至估计错误；通过关键帧冗余值计算的机制用于限制无人机使用的计算资源，有效地保留较早的关键帧；通过主动回环检测方法能够保证单一无人机能够在复杂的环境下保证一个良好的定位，将能够为无人机群相遇后进行相对状态估计时提供一个良好的位姿初值，实现从粗到细的定位效果，有效保证多无人机的全局一致性。

主权项：1.一种复杂环境下分布式无人机群的协同定位方法，其特征在于，所述协同定位方法包括以下步骤：S1、对无人机群中每一无人机安装鱼眼相机和UWB模块；S2、通过所述鱼眼相机获取鱼眼图像，对所述鱼眼图像进行预处理，得到优化图像；S3、提取优化图像中的视觉惯性里程计，根据所述视觉惯性里程计对每一所述无人机的运动进行估计，得到每一所述无人机的测量模型；S4、通过分布式回环检测方法对所述优化图像进行互回环检测，通过所述鱼眼相机对每一所述无人机的相对位姿进行估计，并且消除所述视觉惯性里程计的漂移误差；S5、通过所述UWB模块对每一所述无人机之间的相对距离进行测量；S6、建立冗余关键帧删除机制，根据所述冗余关键帧删除机制对所述视觉惯性里程计的关键帧中的冗余值最高的关键帧进行删除；其中，所述视觉惯性里程计的关键帧包括所述优化图像和所述鱼眼相机的外部参数；S7、根据所述测量模型对所述无人机群的状态进行估计；S8、对所述无人机群中的每一所述无人机进行检测，判断是否能观测相邻的无人机，若是，则当前检测的无人机与其他无人机之间的距离较近，执行近距离高精度的分布式协同定位策略；若否，则表明当前检测的无人机不能被成功检测到或检测到与其他无人机的相对距离较远，将当前检测的无人机设置为独立无人机通过主动回环检测策略进行自主定位;其中，所述分布式回环检测方法包括：定义第一无人机，当所述第一无人机接收到所述视觉惯性里程计的关键帧时，对所述关键帧进行特征提取，得到特征信息；将所述特征信息与所述第一无人机的状态信息进行整合封装，得到封装关键帧；将所述封装关键帧向其他无人机进行广播通信；定义第二无人机，建立本地数据库和共视数据库，所述本地数据库用于存储无人机自身生成的关键帧；所述共视数据库用于存储与相邻无人机通信接受到的关键帧；当所述第二无人机接收到所述封装关键帧后，判断所述第一无人机和所述第二无人机的编号是否相同，若是，则将所述封装关键帧存入所述本地数据库；若否，则将所述封装关键帧存入所述共视数据库；在所述本地数据库或所述共视数据库中检索出与所述封装关键帧匹配度最高的关键帧作为返回关键帧，将所述返回关键帧输出至所述第一无人机；其中，所述返回关键帧包括全局描述符、地标以及所述第二无人机的速度和加速度；根据所述封装关键帧和所述返回关键帧对所述第一无人机和所述第二无人机之间的回环进行分布式环路闭合检测；判断所述第一无人机和所述第二无人机之间的回环是否一致；若否，则将所述回环作为异常值进行剔除；所述主动回环检测策略为：通过KD树对所述独立无人机的路径点进行维护，并对每一所述路径点作为主动闭环路径点的适合度进行评分，得到适合值结果；根据所述适合值结果和所述KD树中选择距离所述独立无人机当前位置成本最小的所述路径点，选择出最优路径点；计算所述独立无人机主动闭环检测的路径与所述最优路径点之间的成本以校正所述独立无人机的累积漂移误差。

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百度查询： 广东工业大学 一种复杂环境下分布式无人机群的协同定位方法