一种基于HSV色彩空间的加油锥套特征提取方法

自动空中加油过程中视觉导航图像的复杂性对加油锥套特征的检测与识别提出了很高的要求。为准确获取空中加油对接阶段加油锥套端面的中心坐标,提出一种基于图像HSV(hue,saturation,value)色彩空间信息的加油锥套特征提取方法。引入HSV色彩空间,根据颜色与形状特征选取原则选取加油锥套特征。对图像进行色彩空间转换、色相滤波、二值化以及边缘检测处理,利用最小二乘椭圆拟合的方法得到加油锥套端面的中心坐标。实验结果表明,所提出的方法能够准确提取加油锥套特征,实时解算得到加油锥套端面的中心坐标,为自动空中加油视觉导航提供了一种可靠性更高的特征提取方法。     

软式空中加油半实物仿真系统研究

为模拟软式空中加油相对运动过程,研究加油机和受油机在近距离时的气动影响和飞行接近策 略,提出了一种考虑尾涡流、头波效应影响的软管-加油伞运动模型,仿真实验表明该模型能够准确模拟软式 空中加油相对运动过程,在某型飞机大型球幕飞行训练模拟器的基础上,开发了一套基于该运动模型的软式空 中加油半实物仿真模拟训练系统,对加油伞组件控制方法进行了详细设计,并利用 OpenGL 语言开发了一套空 中加油可视化模拟训练插件。     

级联特征点检测的锥套小目标快速检测定位算法

为提升无人机自主空中加油中锥套小目标的检测精度和实时性,提出了级联网络与特征点检测网络的锥套小目标高精度快速定位算法。该算法设计了锥套目标全局粗定位和局部精定位的两级检测神经网络结构,采用特征点的输出位置误差及特征点群拟合的椭圆参数误差设计网络的损失函数,利用特征点拟合的锥套目标尺寸位置信息修正跟踪算法,提升了跟踪算法的和目标定位的实时性。实验测试结果表明,该定位算法定位成功率在95%以上,定位的精度（预测区域与真实区域的重叠率）在80%以上,定位输出速率达到100 Hz,对于环境的变化有着较强的适应性。因此该算法可以快速准确地进行锥套目标的跟踪,对于无人机空中加油技术的发展具有重要的研究意义。     

无人机空中加油控制设计与仿真

无人机空中加油控制精度问题,无人受油机模型的各种不确定性与来自外部的各种干扰归结为扰动,造成控制精度差。为解决上述问题,提出一种免疫粒子群优化算法的自抗扰无人机自主空中加油飞行控制律设计方法。利用自抗扰控制能够自动检测并补偿内部与外部干扰影响的特点,并利用扩张状态观测器进行估计与补偿,从而增强了所设计飞行控制律的鲁棒性,用免疫粒子群优化算法对自抗扰控制器参数进行了优化研究,以提高设计效率。仿真结果表明,所设计的自抗扰自主空中加油控制系统具有优良的控制性能与较高的控制精度,能够满足无人机自主空中加油的要求。     

双视场无损切换成像系统设计

为实现无人机自主空中加油在近距离逼近阶段的快速跟踪引导及自动对接阶段的高精密测量,针对12∶1缩比的无人机自主空中加油的仿真系统,设计了一套双视场无损切换的立体视觉成像系统.该成像系统采用独立光学系统结合光电信号切换的模式,组成两组双目立体视觉,采用平行光管法对光轴平行性校准,完成装调,使两组双目立体视觉光轴的平行性误差不大于0.05 mrad.设计了快速无损切换算法,测试表明,双视场无损切换成像系统的视场切换时间只有几个毫秒,是机械式切换的1％左右.试验验证双视场无损切换成像系统技术方案可行,能满足无人机自主空中加油12∶1缩比的仿真系统的要求.     

基于视觉的空中加油定位技术研究

空中加油作为增加飞行器续航能力的一种有效手段,正受到越来越多的关注和研究,而具有低成本、无源性等优点的视觉导航技术为自动空中加油的实现提供了可靠的解决方案。首先介绍了空中加油的基本概念,包括软、硬两种不同方式以及从交会到脱离的过程;然后以加油锥套、受油接口、飞行器机体三种不同的研究主体为切入点,梳理了针对自动空中加油问题的视觉定位解决方案,着重阐述了其中基于视觉的检测跟踪和位姿估计过程,总结了其中可用的视觉定位算法;最后讨论了当前该领域待解决的问题,并展望未来的研究方向。     

仿猛禽视顶盖信息中转整合的加油目标跟踪

无人机自主空中加油是当前作战模式下非常重要的军事能力之一。空中加油对接阶段的视觉辅助导引是对接阶段导航的研究重点,而加油目标跟踪则是其中的重要一环。本文通过对猛禽优异的视觉系统与视觉导航能力的研究,发现其视觉通路中视顶盖的信息中转整合能力对于解决跟踪问题具有一定指导作用。通过对这一信息处理模式的模拟,研究了一种仿猛禽交叉通路的神经网络,并针对空中加油视觉任务中可能出现的目标丢失与再入问题,引入猛禽双中央凹扩大搜索策略,设计了一种完整的模拟猛禽视顶盖信息中转整合的目标跟踪网络。仿真实验验证了所提方法的可行性和有效性。     

锥套跟踪的自适应核窗口Meanshift算法

为提高软管式自主空中加油视觉导航的实时性,提出了一种基于Meanshift算法改进算法——自适应核窗口跟踪算法,用于锥套目标的跟踪,可大幅度提升算法的实时性。以加油锥套内部的黑色圆形区域为最终的跟踪目标,检测算法主要提供初始锥套的相对位置,检测准确可靠;然后将锥套的位置信息作为自适应核窗口跟踪算法的输入以更新跟踪目标,实现锥套图像目标的跟踪,处理速度快,精度满足要求。最终实验结果分别从有效性、快速性以及准确性对检测和跟踪方法进行了分析对比,在基本上不影响精度的情况下,跟踪处理时间比检测时间降低了30%左右,效果显著。提出的自适应核窗口跟踪算法快速有效,精度与全局检测精度相差无几,处理速度提升了30%,可靠性在95%以上。     

加油锥套对大气数据测量的影响分析

采用流体仿真计算,就空中加油过程中受油机逼近加油锥套时,加油锥套对受油机大气数据测量的影响进行了分析。为了简化仿真建模并方便后处理,提出了受油机位置不动,而将加油锥套置于不同站位从而对两者的相对运动进行建模的方法,同时将加油锥套对大气数据测量的影响转化为有、无加油锥套的大气数据测量结果的比较,从而实现了对上述影响的定量分析。从仿真结果来看,加油锥套对受油机的大气数据测量有显著影响,并由此可能导致座舱显示大气参数跳变以及触发飞控系统报大气参数故障。该结论对空中加油飞行员培训及飞控系统大气参数报故逻辑设计有参考价值。     

基于粒子滤波的无人机自主轨迹视觉导航控制方法研究

针对现有无人机导航控制方法存在的控制效果不佳的问题,本文提出一种基于粒子滤波的无人机自主轨迹视觉导航控制方法研究。利用粒子滤波算法,实现对无人机自主轨迹视觉导航控制方法的优化设计。采用栅格法构建无人机飞行环境地图,根据无人机的机械组成结构和工作原理,构建运动状态模型。利用内置的摄像机设备采集视觉图像,执行图像灰度转换、几何校正、滤波等预处理步骤。通过对视觉图像的特征提取,判断当前环境是否存在障碍物。利用粒子滤波算法确定无人机位姿,结合障碍物识别结果规划无人机的自主飞行轨迹。将位置、速度和姿态角的控制量计算结果,输入到安装的导航控制器中,完成无人机的自主轨迹视觉导航控制任务。通过实测分析得出结论：应用设计的导航控制方法,其位置误差、速度误差以及姿态角误差均维持在预设值以下,即设计的导航控制方法具有良好的控制效果。     

A vision-based strategy for autonomous aerial refueling tasks

Autonomous aerial refueling is a key enabling technology for both manned and unmanned aircraft where extended flight duration or range are required. The results presented within this paper offer one potential vision-based sensing solution, together with a unique test environment. A hierarchical visual tracking algorithm based on direct methods is proposed and developed for the purposes of tracking a drogue during the capture stage of autonomous aerial refueling, and of estimating its 3D position. Intended to be applied in real time to a video stream from a single monocular camera mounted on the receiver aircraft, the algorithm is shown to be highly robust, and capable of tracking large, rapid drogue motions within the frame of reference. The proposed strategy has been tested using a complex robotic testbed and with actual flight hardware consisting of a full size probe and drogue. Results show that the vision tracking algorithm can detect and track the drogue at real-time frame rates of more than thirty frames per second, obtaining a robust position estimation even with strong motions and multiple occlusions of the drogue.     

迭代最小二乘椭圆拟合的锥套图像检测与跟踪

目的 针对自主空中加油过程中锥套图像目标识别与定位问题,以锥套内部加油口作为匹配特征,提出一种基于圆形特征的锥套检测与跟踪方法。方法 锥套跟踪采用行列扫描法获取锥套内部边缘,并通过迭代最小二乘拟合确定精确的椭圆形状参数,而锥套检测采用多方位最近点区域搜索法提取锥套所在的所有可能图像区域,并采用锥套跟踪进行精匹配和最终决策。结果 实验结果表明,该方法下锥套精确定位的成功率高达94.71%,锥套检测耗时小于500 ms,锥套跟踪的最大耗时为21.59 ms,平均耗时4.18 ms。结论 本文方法无须在锥套上额外安装光学标记,且能够实时、精确地确定锥套所在的图像位置和大小。     

A binocular vision-based UAVs autonomous aerial refueling platform

Unmanned aerial vehicles (UAVs) are highly focused and widely used in various domains, and the capability of autonomous aerial refueling (AAR) becomes increasingly important. Most of the research in this area concerns the verification of the algorithms while the experiments are conducted on the ground. In this work, in order to verify the vision system designed for boom approach AAR, an integrated platform is built and tested. The platform consists of a tanker UAV, a receiver UAV and a ground station. The pictures of the marker on the receiver UAV are captured by the binocular vision system on the tanker UAV and then used for flight control and boom control. Performance and feasibility of the platform are demonstrated by the real out-door flight tests, and the experimental results verified the feasibility and effectiveness of our developed binocular vision-based UAVs AAR.     

利用计算机视觉获取无人机飞行姿态角

计算机视觉辅助无人机自主着陆技术中,通过计算机视觉获得无人机相对于跑道的位置是很重要的。在利用图像处理技术获得跑道两条边缘线在摄像机像素坐标系下的直线方程后,提出了一种在给定无人机俯仰角的情况下获取无人机机体与跑道边缘线夹角的方法,介绍了一种利用N矢量计算摄像机外参数旋转参数的方法,和传统的方法相比,该方法在求解非线性方程组时非线性方程的数量大大减少,运算速度提高。最后提出了一种能够精确验证该算法的实验手段。实验表明:该方法算法简单、计算结果精确,完全符合无人机着陆系统对于参数的要求。     

基于L1自适应的自动空中加油对接段飞行控制技术

在自动空中加油(AAR,automated aerialre fueling)对接过程中,加油机后方拖出的加油软管锥套受到加油机和受油机的双重气动干扰,呈现不规则摆动运动,受油机要实现与加油锥套的精确对接,要求其飞行控制系统具有鲁棒性和快速的自适应能力,为此提出采用自适应控制器方案,该方案以线性二次调节器(linear quadraticregulator,LQR)比例积分型控制器作为稳定闭环,在此基础上加入自适应控制器,仿真结果表明,采用自适应控制器的受油机自动空中加油飞行控制系统可以实现规定时间内的精确加油对接,既满足瞬态性能要求,又满足稳态精度要求,同时,还解决了由自适应参数跳动带来的舵机操纵过于频繁的问题.该方法可有效提高对接过程中受油机飞行控制系统的抗干扰能力,能够满足自动空中加油对接段的飞行控制要求.     

Autonomous quadrotor flight with vision-based obstacle avoidance in virtual environment

In this paper, vision-based autonomous flight with a quadrotor type unmanned aerial vehicle (UAV) is presented. Automatic detection of obstacles and junctions are achieved by the use of optical flow velocities. Variation in the optical flow is used to determine the reference yaw angle. Path to be followed is generated autonomously and the path following process is achieved via a PID controller operating as the low level control scheme. Proposed method is tested in the Google Earth® virtual environment for four different destination points. In each case, autonomous UAV flight is successfully simulated without observing collisions. The results show that the proposed method is a powerful candidate for vision based navigation in an urban environment. Claims are justified with a set of experiments and it is concluded that proper thresholding of the variance of the gradient of optical flow difference have a critical effect on the detectability of roads having different widths.     

自主空中加油多摄像机近距相对导航与控制

针对伸缩套管方式下自主空中加油(AAR)对接与位置保持过程,提出了一个基于多摄像机系统(MCS)的相对导航与控制方案.该方案中的位姿估计算法通过结合3D-3D位姿估计技术和N点透视技术,能够充分利用多摄像机系统的宽视野和冗余测量信息.使用卡尔曼滤波算法对视觉估计数据进行滤波,并与速度测量数据进行融合,以提高视觉导航算法的精度和鲁棒性.为抑制外部风扰动,设计了一个基于动态对策理论的最优相对轨迹跟踪控制律.仿真结果表明提出的方案能够满足空中加油要求.