一種基于天際線成像的飛行器水平姿態(tài)確定方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于天際線成像的飛行器水平姿態(tài)確定方法。該方法利用檢測的圖像邊緣坐標(biāo)，通過反復(fù)選取內(nèi)點(diǎn)擬合二次曲線的方法確定候選的天際線投影曲線；接著，利用比較區(qū)域灰度統(tǒng)計值的方法選擇出正確的天際線投影曲線，計算出相機(jī)水平姿態(tài)角；最后，通過安裝關(guān)系獲得飛行器水平姿態(tài)角。與已有技術(shù)中假設(shè)天際線成像為直線的方法相比，本發(fā)明利用嚴(yán)格的二次曲線模型提取的天際線，更加符合實際的物理本質(zhì)；此外，與以往直接利用相機(jī)水平姿態(tài)測量值作為載體水平姿態(tài)信息相比，引入了相機(jī)與飛行器本體坐標(biāo)系的安裝關(guān)系，相機(jī)安裝更加靈活。
【專利說明】一種基于天際線成像的飛行器水平姿態(tài)確定方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于飛行器導(dǎo)航領(lǐng)域，尤其涉及一種基于天際線成像的飛行器姿態(tài)確定的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]飛行器姿態(tài)信息不僅對飛行器自身的飛行控制具有至關(guān)重要的作用，在對地定位、導(dǎo)航中也是很關(guān)鍵的數(shù)據(jù)。例如，激光測距數(shù)據(jù)的處理，必須引入飛行器姿態(tài)信息才能獲得可用于地形匹配的實時地形高度圖。目前，常規(guī)的飛行器姿態(tài)測量是通過角速度或角加速度的積分計算獲得飛行姿態(tài)，屬于慣性導(dǎo)航方法，測量設(shè)備體積和重量大，測量過程容易產(chǎn)生較大的誤差積累?；谝曈X成像的飛行器姿態(tài)測量方法，只需被動的成像設(shè)備即可完成數(shù)據(jù)采集，具有設(shè)備簡單、能耗低、不存在誤差積累等特點(diǎn)，是慣性測量方法的輔助甚至替代方法，實現(xiàn)從飛行器視覺成像進(jìn)行姿態(tài)估計將會大大增強(qiáng)視覺導(dǎo)航系統(tǒng)的適應(yīng)能力。
[0003]利用機(jī)載圖像測量飛行器姿態(tài)一種常用方法是，首先識別地面已知的目標(biāo)，然后通過目標(biāo)的控制信息與圖像的約束關(guān)系來解算飛行器的姿態(tài)。該方法的前提是需要地面具有引導(dǎo)標(biāo)志，如應(yīng)用于無人機(jī)助降中的地面圓形標(biāo)志、H形標(biāo)志以及機(jī)場跑道等已知控制標(biāo)志，或者是利用城市建筑等已知結(jié)構(gòu)的目標(biāo)。這些方法的不足是需要已知空間目標(biāo)的控制信息，受限制較多，只能應(yīng)用于特定場合。在飛行器(尤其是無人機(jī))自動飛行控制中，為增強(qiáng)適應(yīng)性，研究人員提出了基于地平線成像的姿態(tài)測量方法。盡管由于地平線的成像不受偏航姿態(tài)角的約束，根據(jù)圖像的地平線不能估計偏航角而只能測量俯仰角和滾轉(zhuǎn)角兩個姿態(tài)角，但這對于飛行控制、導(dǎo)航等多種應(yīng)用情況，仍然是非常關(guān)鍵的姿態(tài)信息。
[0004]在假設(shè)天際線在圖像上的投影為直線的條件下，文獻(xiàn)《Damien Dusha, WageehBoles, Rodney Walker, Attitude Estimation for a Fixed-Wing Aircraft UsingHorizon Detection and Optical Flow, DOI 10.1109/DICTA.2007:485-492》給出了從地平線成像確定飛行器姿態(tài)的解析方法，文獻(xiàn)《李立春，基于無人機(jī)序列成像的地形重建及其在導(dǎo)航中的應(yīng)用研究，2009，國防科技大學(xué)博士學(xué)位論文.》對這一方法進(jìn)行了比較詳細(xì)地討論。此外，利用圖像中地平線上下面積比與俯仰角度之間關(guān)系進(jìn)行俯仰姿態(tài)確定。該方法首先對不同的滾轉(zhuǎn)角建立地平線上下面積比與實際俯仰角度對應(yīng)的標(biāo)定數(shù)據(jù)庫，在飛行過程中，實時測量滾動角和圖像地平線上下面積比，根據(jù)測量結(jié)果從數(shù)據(jù)庫中查詢得到實時的俯仰角度值。此外，文獻(xiàn)《Scott M.Ettinger.Vision Guided FlightStability and Control for Micro Air Vehicles.Proceedings of IEEE InternationalConference on Robotics and Automation, 2002.》、《Scott M.Etinger, Michael C.Nechyba, Ifju P.G.Towards Flight Autonomy:Vision-Based Horizon Detection forMicro Air Vehicles[J].Automat.2003:23-44.》、《高愛民，曹云峰，陳松燦，一種基于視覺的微型飛行器姿態(tài)檢測算法，飛機(jī)設(shè)計，2002，4:70-73》，對不同的滾轉(zhuǎn)角建立地平線上下面積比與實際俯仰角度對應(yīng)的標(biāo)定數(shù)據(jù)庫，在飛行過程中，實時測量滾動角和圖像地平線上下面積比，根據(jù)測量結(jié)果從數(shù)據(jù)庫中查詢得到實時的俯仰角度值。
[0005]上述的基于天際線成像的飛行器姿態(tài)確定方法存在兩個問題:第一，將天際線在圖像上的投影視為直線的假設(shè)并不成立，事實上天際線投影是與飛行器距離地面高度和地面曲率半徑相關(guān)的嚴(yán)格的二次曲線，直線假設(shè)在高空飛行器和大視場成像條件下存在不容忽視的誤差；第二，上述圖像得到的水平姿態(tài)角實際上僅僅是相機(jī)在水平坐標(biāo)系中的姿態(tài)，由于相機(jī)不可能與飛行器完全同軸，用測量相機(jī)的水平姿態(tài)作為飛行器的水平姿態(tài)，存在一定的誤差，精度受限。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的目的在于提供一種基于天際線成像的飛行器水平姿態(tài)確定方法，在不顯著增加成本的條件下利用視覺成像的方法實現(xiàn)飛行器水平姿態(tài)的高精度測量。
[0007]一種基于天際線成像的飛行器水平姿態(tài)確定方法，其特征在于包括以下步驟: 第一步，建立坐標(biāo)系
1.1建立相機(jī)坐標(biāo)系F和像面坐標(biāo)系KV ,如下:
相機(jī)坐標(biāo)系F記為XYZ，Z軸為相機(jī)水平放置狀態(tài)下的光軸方向，Y軸垂直水平面指向天空，X軸由右手定則確定；像面坐標(biāo)系WV的坐標(biāo)原點(diǎn)為光電探測器像面主點(diǎn)4和V分別對應(yīng)光電探測器像面的行坐標(biāo)和列坐標(biāo)，行坐標(biāo)和列坐標(biāo)的坐標(biāo)單位為像素；定義相機(jī)水平姿態(tài)角為相機(jī)依次繞X軸和z軸的轉(zhuǎn)角，方向為逆著X軸(或z軸)看逆時針為正，分別記為a和7。
[0008]1.2建立飛行器本體坐標(biāo)系Fl，如下:
飛行器本體坐標(biāo)系Fl記為X1Y1Z1，Zl軸為飛行器水平狀態(tài)下的沿軸線方向指向飛行器正前方，Yi軸垂直水平面指向天空，Xi軸由右手定則確定；定義飛行器水平姿態(tài)角為依次繞Xi軸和Zl軸的轉(zhuǎn)角，分別記為,和4
[0009]第二步，檢測圖像輪廓
2.1利用已有的圖像邊緣檢測算法，如文獻(xiàn)《A Computational Approach to EdgeDetection》Transactions on Pattern Analysis and Machine
J/7te77i供《α》)提出的算法，提取圖像輪廓點(diǎn)坐標(biāo)，記為集合
【權(quán)利要求】
1.一種基于天際線成像的飛行器水平姿態(tài)確定方法，利用視覺成像的方法實現(xiàn)飛行器水平姿態(tài)的測量，其特征在于包括以下步驟: 第一步，建立坐標(biāo)系 .1.1建立相機(jī)坐標(biāo)系F和像面坐標(biāo)系MV ,如下: 相機(jī)坐標(biāo)系F記為XYZ，Z軸為相機(jī)水平放置狀態(tài)下的光軸方向，Y軸垂直水平面指向天空，X軸由右手定則確定；像面坐標(biāo)系《V的坐標(biāo)原點(diǎn)為光電探測器像面主點(diǎn)，&和V分別對應(yīng)光電探測器像面的行坐標(biāo)和列坐標(biāo)，坐標(biāo)單位為像素；定義相機(jī)水平姿態(tài)角為相機(jī)依次繞X軸和z軸的轉(zhuǎn)角，方向為逆著X軸看逆時針為正，分別記為α和y ； .1.2建立飛行器本體坐標(biāo)系F1，如下: 飛行器本體坐標(biāo)系Fl記為X1Y1Z1，Zl軸為飛行器水平狀態(tài)下的沿軸線方向指向飛行器正前方，Yi軸垂直水平面指向天空，Xi軸由右手定則確定；定義飛行器水平姿態(tài)角為依次繞Xi軸和Zl軸的轉(zhuǎn)角，分別記為F和4 ； 第二步，檢測圖像輪廓 .2.1利用已有的圖像邊緣檢測算法，提取圖像輪廓點(diǎn)坐標(biāo)，記為集合
【文檔編號】G01C21/20GK103697883SQ201410005334
【公開日】2014年4月2日 申請日期:2014年1月7日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月7日
【發(fā)明者】劉海波, 張小虎, 于起峰, 蘇昂, 張躍強(qiáng), 陳圣義 申請人:中國人民解放軍國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)