疫情期間,為了實現(xiàn)“無接觸”,無人機(jī)送貨成迫切需求。但無人機(jī)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(jī)導(dǎo)航很容易迷航。我校自動化學(xué)院(人工智能學(xué)院)智能信息處理實驗室博三學(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(zhǔn),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(jī)在送貨時就要靠自己固有的“眼睛”來識別、認(rèn)路、飛行。這就意味著無人機(jī)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(jī)利用衛(wèi)星圖“認(rèn)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(biāo)的定位。
說起來容易,做起來難。衛(wèi)星圖和無人機(jī)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(biāo),是俯拍圖,但無人機(jī)不是經(jīng)緯度坐標(biāo),而且無人機(jī)為了到達(dá)目標(biāo)比如比較隱蔽的目標(biāo),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(jī)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(biāo)周邊信息在兩張圖像中的位置相同,也能進(jìn)行有效的比對。這樣就可以使得無人機(jī)在飛向微觀目標(biāo)物時,衛(wèi)星導(dǎo)航與無人機(jī)拍照“認(rèn)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(biāo)和地球坐標(biāo)還有無人機(jī)自定義坐標(biāo)之間的靈活轉(zhuǎn)換,這就是交叉定位的內(nèi)涵。”王廷宇表示,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(rèn)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(jī)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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