CN108227722A - 一种基于红外视觉的无人直升机着舰引导控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于红外视觉的无人直升机着舰引导控制方法,采用红外识别标志作为舰艇甲板上的识别标志,无人直升机采用设置了红外滤光片的摄像机对合作目标进行拍摄。处理时,首先对拍摄的图像进行滤波,并采用阀值化的方法进行二值化处理;然后,进行轮廓提取,得到红外合作目标的轮廓;接着根据红外合作目标的轮廓计算其中心坐标,并计算出无人直升机相对于合作目标的位置误差以及甲板的姿态;最后,无人直升机的位置控制器根据位置误差调整无人直升机的位置,无人直升机根据甲板的姿态调整无人直升机的姿态。本发明控制简单,实时性好,精度高,稳定性好,具有广阔的应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及导航定位与控制的技术领域,尤其涉及一种基于红外视觉的无人直升机着舰引导控制方法。
背景技术
无人机(Unmanned Aerial Vehicle)是指无人驾驶飞行器,其能够根据所预设的程序进行自主飞行或通过地面人员远程遥控飞行进而完成预定任务,主要用于执行战场侦察、炮火校正、目标指示、战场监视、中继制导、电子对抗等比较危险的任务。相较于其他类型的无人机,无人直升机具有高度的机动性、可悬停、可在狭小的空间垂直起飞和着舰等特点。其军事价值受到了各军事大国的充分重视,并迅速发展成为海军舰队的核心力量和最强大的军备***。目前,舰载机已成为各国巩固国防力量和提升国际地位的重要基石。
相较于常规的地面着陆,无人直升机自动着舰与之相比有极大区别。狭小的甲板空间以及多变的甲板运动,使得实现无人直升机自动着舰是一项十分复杂且极具挑战的研究方向。阵风紊流、海浪运动、舰尾流和电磁干扰等因素都会对无人直升机着舰产生不利影响,使得无人直升机无法实现高精度、安全可靠的着陆。目前对于无人舰载机的回收方式主要有以下几种:撞网回收、打捞回收、伞降回收以及使用机械臂空中回收等。但是这些方法不能同时兼顾无人直升机回收的安全性、可靠性、快速性以及自主性。因此,高性能的飞行控制***和高精度的着舰引导技术是无人直升机实现安全精准降落的重要保障。
视觉具有信息量大、无源、自主、精度高等优点,受到研究人员的广泛关注。近20年来,随着计算机视觉算法的改进和模式识别理论的进一步完善,计算机的计算和存储能力的提高,使得视觉算法的可靠性和实时性都得到了较大的进步。视觉导航是通过图像处理技术对摄像机捕获的图像进行处理,解算得到无人直升机的位置、姿态等导航参数,进而引导无人直升机完成着舰功能。视觉导航具有很多优点:抗干扰性能强,视觉传感器属于被动传感器,通过物体反射光线成像,不受电磁干扰的影响;信息丰富,视觉传感器能够捕获大量的信息,并对运动信息敏感;体积小,重量轻,适应性强,往往只需要摄像机及其相应平台就可完成相应导航工作。相较于舰载摄像机着舰***,机载摄像机加地面合作目标的着舰***对于舰船的着落场地需求较低,由于图像处理***与无人直升机飞控***直接相连,因此数据传输不会受到干扰,实时性好。而且摄像机能够通过对甲板合作目标图像的采集,实时监测甲板状态,如果遇到突发情况能够及时反馈给无人直升机停止着舰。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对背景技术中所涉及到的缺陷,提供一种基于红外视觉的无人直升机着舰引导控制方法。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:
一种基于红外视觉的无人直升机着舰引导控制方法,包含如下步骤:
步骤1),采用红外合作目标作为舰艇甲板上的合作目标,用以增强无人直升机对合作目标的识别精度;
步骤2),无人直升机采用设置了红外滤光片的摄像机对合作目标进行拍摄;
步骤3),对拍摄的图像进行滤波;
步骤4),对滤波后的图像采用阀值化的方法进行二值化处理后,进行轮廓提取,得到红外合作目标的轮廓;
步骤5),根据红外合作目标的轮廓计算其中心坐标;
步骤6),根据红外合作目标的中心坐标以及无人直升机预设的目标坐标计算出无人直升机相对于合作目标的位置误差;
步骤7),根据红外合作目标的轮廓计算出甲板的姿态后,计算出无人直升机的目标姿态;
步骤8),采用位置控制器根据无人直升机相对于合作目标的位置误差调整无人直升机的位置,采用姿态控制器根据无人直升机的目标姿态调整无人直升机的姿态;
步骤9)重复步骤2)至步骤8),直至无人直升机着舰。
作为本发明基于红外视觉的无人直升机着舰引导控制方法进一步的优化方案,步骤2)中所述红外滤光片采用深圳众来科技有限公司的ZL系列、厚度为2mm的红外滤光片。
作为本发明基于红外视觉的无人直升机着舰引导控制方法进一步的优化方案,步骤1)中所述红外合作目标选择功率为5w、波长930nm的红外LED。
作为本发明基于红外视觉的无人直升机着舰引导控制方法进一步的优化方案,所述步骤3)中采用高斯滤波器对合作目标的红外图像进行滤波,高斯滤波函数如下:
式中,x、y分别是邻域内其他像素与邻域内中心像素的距离,σ是标准差,G(x,y)为求得滤波后图像中与原图像邻域中心像素点对应点的像素值。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比,具有以下技术效果:
1.本发明设计的视觉着陆引导***是以机载为主要核心、以地面合作标为辅助,机载视觉引导***将图像处理得到的无人直升机相对甲板位置和甲板姿态参数传输给无人直升机的飞控***,从而引导无人直升机完成着舰功能。这种引导方式不需要复杂的甲板助降装置,对着舰场地要求小。由于着舰过程中为机载设备之间的数据传输,不需要外界无人直升机和舰船间的实时通讯,实时性高,不易受到外界干扰。
2.本发明采用基于红外视觉的图像处理方案,舰船甲班上所设计的合作目标采用红外合作目标,用来提高合作目标的可辨识度;在摄像机前加装一片红外滤光片,允许红外光透过而拦截客可见光,从而排除可见光的影响,降低识别的难度。同时,也为后续图像的处理提供了方便,提高了***的实时性。测试表明采用本方案处理一帧图像的时间为40ms,满足无人直升机着陆需要。
3.基于红外视觉的无人直升机自动着陆引导控制方法所设计的视觉着陆引导***,具有控制简单,实时性好,精度高,稳定性好等优点,具有广阔的应用前景。
附图说明
图1为本发明视觉引导***软件组成;
图2为本发明视觉引导***硬件组成;
图3为摄像头视觉投影示意图;
图4为本发明红外滤光效果;
图5无人直升机着舰控制结构。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明:
本发明可以以许多不同的形式实现,而不应当认为限于这里所述的实施例。相反,提供这些实施例以便使本公开透彻且完整,并且将向本领域技术人员充分表达本发明的范围。在附图中,为了清楚起见放大了组件。
本发明公开了一种基于红外视觉的无人直升机着舰引导控制方法,视觉引导***的软件是安装在计算机中的,包括图像处理***和图像解算***。前者包括图像预处理、图像分割和特征提取三部分,从视觉传感器获得的图像或视频易受到噪声或者是背景的影响,往往需要先进行图像的预处理,它包括图像的去噪、灰度化、二值化等,用于对输入图像进行处理识别,平滑掉图像的噪声,提高图像的可识别能力,提取感兴趣的特征,并得到图像中特征的描述方程;后者根据提取的特征描述方程,选取合适的算法解算出无人直升机的位姿信息,并输出到飞行控制***,软件组成框图如图1所示。
视觉引导***的硬件架构如图2所示,由以下几个部分组成:合作目标、摄像机、云台和主机处理器。合作目标放置于舰船甲板上,摄像机安装在云台上,云台挂载于无人直升机上,主机处理器安装在无人直升机上与摄像机连接。云台的作用是保持下方摄像机不受飞机姿态影响始终垂直朝下。视觉导引***通过摄像机获取合作目标的图像信息并传输给主机处理器,主机处理器通过对接收到的图像信息进行图像处理并解算出无人直升机的位置信息。
对于甲板的姿态信息以及无人直升机与甲板的相对位置信息的解算,本发明利用目标的n个空间相对位置已知的控制点,由摄像机采集目标的图像,即可计算相机和目标的相对位姿,如图3所示。由于无人直升机机载摄像机安装在云台上,从而能够保持摄像机的成像平面在世界坐标系中始终保持水平状态,所以解算出的相对姿态信息即为甲板的实际姿态。
无人直升机着舰引导控制方法的具体步骤如下:
一、图像采集。
视觉着陆引导***的关键环节就是对无人直升机特征目标的识别。甲板复杂的背景不利于对甲板上合作目标的特征进行提取与识别,且由天气造成的光线强弱变化增大了目标提取的难度,解决的办法是甲板合作目标的选取采用红外合作目标,用以增强无人直升机的目标特征。摄像机能同时接受红外和可见光,为排除可见光的影响,需要在摄像机前增加一片红外滤光片。红外滤光片即允许红外光透过而截止可见光的光学滤光片,是一种应用于过滤可见光波段的滤镜。深圳众来科技有限公司的ZL系列厚度为2mm的红外滤光片,其特性如图4所示。由图4可知,该红外滤光片对可见光截止,对800nm-1100nm波长的光线高透。红外合作目标选择功率为5w,波长930nm的红外LED,红外滤光片能极大程度削减可见光的干扰,增强无人直升机的特征,降低识别的难度。同时,也为后续图像的处理提供了方便。
二、图像处理与位姿解算。
为了更好的识别出目标,需要对从摄像机获取的图像信息进行处理,使着舰目标更容易被提取出来。为了使目标图像中的合作目标和背景更容易区分,首先是对图像进行滤波,根据线性和非线性滤波器的滤波性能,选择滤波效果比较好的高斯滤波器对合作目标的红外图像进行滤波,高斯滤波函数如下:
在对图像进行滤波后,采用阀值化的方法对图像进行二值化处理,然后进行轮廓提取并计算每个红外LED灯轮廓的中心坐标。
然后根据红外合作目标的中心坐标以及无人直升机预设的目标坐标计算出无人直升机相对于合作目标的位置误差;根据红外合作目标的轮廓计算出甲板的姿态后,计算出无人直升机的目标姿态。
最后将无人直升机相对于合作目标的位置误差、无人直升机的目标姿态发送给导航计算机用以引导无人直升机着陆。实验结果表明,该视觉处理程序处理一帧图像的时间为40ms,满足无人直升机着陆控制需要。
三、视觉着陆引导控制
基于视觉信息的无人直升机着舰控制结构如图5所示,采用位置控制器根据无人直升机相对于合作目标的位置误差调整无人直升机的位置,采用姿态控制器根据无人直升机的目标姿态调整无人直升机的姿态,从而实现对无人直升机的着舰导引。
本技术领域技术人员可以理解的是,除非另外定义,这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是,诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义,并且除非像这里一样定义,不会用理想化或过于正式的含义来解释。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于红外视觉的无人直升机着舰引导控制方法,其特征在于,包含如下步骤:
步骤1),采用红外合作目标作为舰艇甲板上的合作目标,用以增强无人直升机对合作目标的识别精度;
步骤2),无人直升机采用设置了红外滤光片的摄像机对合作目标进行拍摄;
步骤3),对拍摄的图像进行滤波;
步骤4),对滤波后的图像采用阀值化的方法进行二值化处理后,进行轮廓提取,得到红外合作目标的轮廓;
步骤5),根据红外合作目标的轮廓计算其中心坐标;
步骤6),根据红外合作目标的中心坐标以及无人直升机预设的目标坐标计算出无人直升机相对于合作目标的位置误差;
步骤7),根据红外合作目标的轮廓计算出甲板的姿态后,计算出无人直升机的目标姿态;
步骤8),采用位置控制器根据无人直升机相对于合作目标的位置误差调整无人直升机的位置,采用姿态控制器根据无人直升机的目标姿态调整无人直升机的姿态;
步骤9)重复步骤2)至步骤8),直至无人直升机着舰。
2.根据权利要求1所述的基于红外视觉的无人直升机着舰引导控制方法,其特征在于,步骤2)中所述红外滤光片采用深圳众来科技有限公司的ZL系列、厚度为2mm的红外滤光片。
3.根据权利要求1所述的基于红外视觉的无人直升机着舰引导控制方法,其特征在于,步骤1)中所述红外合作目标选择功率为5w、波长930nm的红外LED。
4.根据权利要求1所述的基于红外视觉的无人直升机着舰引导控制方法,其特征在于,所述步骤3)中采用高斯滤波器对合作目标的红外图像进行滤波,高斯滤波函数如下:
式中,x、y分别是邻域内其他像素与邻域内中心像素的距离,σ是标准差,G(x,y)为求得滤波后图像中与原图像邻域中心像素点对应点的像素值。
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