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設(shè)備與工具疫情期間，為了實現(xiàn)“無接觸”，無人機送貨成迫切需求。但無人機送貨也面臨“找路”難題，比如在局促小區(qū)，要把快遞送到某幢樓某單元門口，鑒于這幢樓和相鄰樓外形相似，甚至兩幢樓相鄰參照物也極為相似，無人機導(dǎo)航很容易迷航。杭州電子科技大學(xué)博三學(xué)生王廷宇題為《Each Part Matters: Local Patterns Facilitate Cross-view Geo-localization》的論文，提出“交叉定位”方案，有望解決這一工程技術(shù)難題。這篇論文發(fā)表在《IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY》期刊，為SCI一區(qū)期刊。
以前定位主要用GPS，但是有些情況GPS定位不準，比如高樓大廈太密集了，從太空拍，拍不清楚到底是哪個樓，拍出的周邊物體甚至在數(shù)十公里之外，這個時候就要近距離的觀察，無人機在送貨時就要靠自己固有的“眼睛”來識別、認路、飛行。這就意味著無人機會有兩只“眼睛”，一只是GPS眼，一只是自有眼睛。
王廷宇提出了一個簡單有效的模型，在無人機利用衛(wèi)星圖“認路”時，該模型可以主動利用衛(wèi)星眼（GPS眼）和自有眼（攝像頭）看到的信息，通過相互比對（主要依靠對周圍物體的智慧識別），輔助目標的定位。
說起來容易，做起來難。衛(wèi)星圖和無人機圖相互比對，做起來并不容易。太空中拍到的只能是大概的位置，用的是經(jīng)緯度的坐標，是俯拍圖，但無人機不是經(jīng)緯度坐標，而且無人機為了到達目標比如比較隱蔽的目標，飛行軌跡可能異常復(fù)雜，這個時候拍出的圖片可能是側(cè)視圖或者是其它角度的（航拍）圖。這就意味著即便是同樣的物體，衛(wèi)星圖和無人機圖因為拍照角度不同，拍入的周圍物體和環(huán)境不同，同樣的物體乍看起來會給人“不一樣”的感覺。
而王廷宇設(shè)計的這個模型，并不需要兩個視角圖像的拍攝方向相同，即不需要特意使目標周邊信息在兩張圖像中的位置相同，也能進行有效的比對。這樣就可以使得無人機在飛向微觀目標物時，衛(wèi)星導(dǎo)航與無人機拍照“認路”可以互相配合，并不矛盾。
“這個模型的最大亮點就是，實現(xiàn)太空坐標和地球坐標還有無人機自定義坐標之間的靈活轉(zhuǎn)換，這就是交叉定位的內(nèi)涵?！蓖跬⒂畋硎?，他提出的模型，也可以很方便的嵌入到已有的其它導(dǎo)航“認路”方法中，并提高現(xiàn)有方法的性能。
“王廷宇解決的是一個工程技術(shù)應(yīng)用難題，他用交叉定位也就是匹配機制，可以從不同角度拍攝識別出同一物體。比如我看人，我看你臉我可以看出是你，但是我看你頭頂我也要能看出來是你，這個就很難了，王廷宇設(shè)計的模型，可以做到這一點?！蓖跬⒂畹牟?dǎo)、杭州電子科技大學(xué)智能信息處理實驗室主任顏成鋼教授告訴記者。
據(jù)了解，此論文的發(fā)表也得到了悉尼科技大學(xué)楊易教授和悉尼科技大學(xué)在讀博士鄭哲東的很多指導(dǎo)和幫助。
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