В связи с возможным выходом из строя глобальной системы позиционирования и ухудшением изображений в видимом спектре в условиях катастроф, а также низким уровнем успешности традиционных алгоритмов повторного позиционирования на основе компьютерного зрения из-за недостатка точек признаков, предложен метод повторного позиционирования беспилотника на основе семантической карты. Метод использует RGB-D изображения для распознавания и построения ориентиров в пострадавшей среде, а затем оптимизирует и решает относительную позу беспилотника через сопоставление ориентиров с приоретной картой. За счёт снижения подавления потенциальной способности сети распознавания целей к общему распознаванию объектов в изображении получаются высокоуровневые точки признаков, эффективно решая проблему недостатка признаков для повторного позиционирования. На основе ориентиров, построенных с помощью реконструкции общих объектов, предложен быстрый метод поиска и сопоставления ориентиров. Экспериментальные результаты показывают, что по сравнению с методами построения ориентиров на основе сети распознавания целей, данный метод может восстановить более богатые ориентиры в неизвестной среде и эффективно проводить повторное позиционирование на их основе. В условиях ухудшения изображений в катастрофических сценах данный метод демонстрирует более высокую полноту и устойчивость по сравнению с широко используемыми методами поиска изображений.

городской пожар;беспилотник;повторное позиционирование;семантическая карта;обнаружение петель