Monocular Vision Based Relative Localization For Fixed-wing Unmanned Aerial Vehicle Landing

基于单目视觉的固定翼无人机自主着陆定位研究

许彧文,曹云峰,张洲宇

（南京航空航天大学 航天学院, 南京 210000）

中文说明：

近年来,无人机自主着陆技术已成为无人机导航、制导与控制系统的核心技术。为解决自主着陆过程中固定翼无人机与跑道之间基于视觉的相对位置和姿态估计问题,本文利用机载相机拍摄的序列图像,通过边缘检测的方式获取跑道角点信息,进一步基于正交迭代算法确定六自由度的位姿参数：首先基于频域残差对图像进行显著性分析,通过连通域标记和候选框筛选估计跑道所在的感兴趣区域;然后在感兴趣区域中提取跑道的边缘直线,由于着陆末端跑道纵向边缘具有明显的长度和相位特征,在利用霍夫变换定位纵向边缘的基础上,结合跑道平面梯度信息估计横向边缘位置,解决了传统的霍夫变换计算耗时,且难以检测端点的问题;最后将角点图像坐标作为输入,通过线性算法获取旋转矩阵初值,在此基础上以目标空间误差为误差函数,通过正交迭代优化参数估计结果,图像点坐标误差较小时,该方法相比线性算法精度明显提升,且具有良好的实时性。

关键词：自主着陆,视觉导航,感兴趣区域,边缘检测,正交迭代

     

新型的无人机自主着陆地标设计与研究

在基于计算机视觉的无人机自主着陆过程中,地标的设计与检测以及无人机位姿估计是其中的关键问题。该文提出了一种基于极坐标变换的无人机位姿估计算法,并设计了新型的着陆地标。首先,充分利用极坐标所需参数少、计算简单的优点,将极坐标变换运用到位姿估计算法中,由此设计了半圆环形状的着陆地标;其次,利用显著性检测算法对地标进行检测,并利用Hough算法提取所检测到的地标中的直线;最后,实验结果表明该算法准确快速,且适用于复杂背景的情况,该地标在无人机自主着陆中是可行的。     

基于采样策略的无人机着陆导航算法

给出了无人机着陆过程中利用帧间图像提取的特征点进行无人机状态估计的算法。采用PCA-SIFT算法进行特征点匹配,在保证能够稳定匹配的前提下,提出了帧间自适应采样策略的特征点选取算法,减少了计算的冗余性。然后通过建立本质空间中的状态方程,利用极线几何约束设计IEKF滤波器,对无人机进行相对位置、姿态估计。仿真结果表明,该算法实现了帧间特征点的快速匹配,较好的估计了无人机的相对位置、姿态信息,比单纯利用极线几何约束具有更高的精度和稳定性。     

基于视觉-磁引导的无人机动态跟踪与精准着陆

针对无人机通过视觉对地面动态目标跟踪过程中视角固定易丢失目标,以及在着陆过程中由于成像畸变严重、画面不稳定导致定位精度差的问题,提出随动视觉跟踪的跟踪控制策略和基于视觉联合磁引导的获取无人机高精度相对位姿的方法. 在跟踪过程中,设计新型信标图案供无人机进行视觉识别获取目标的方位,识别速度可以达到5 ms/帧,通过随动视觉跟踪完成实时跟踪. 在着陆过程中,在动态目标上设置磁源,利用无人机检测磁场特性并通过BP神经网络解算相对位置;在信标图案内设置平行线特征,用于近镜头时辅助视觉解算相对角度. 在获取无人机相对位姿后,进行相应的运动控制即可完成着陆. 实验结果表明,跟踪过程稳定可靠,抗干扰能力强;着陆精度高,着陆误差小于2 cm.     

A-SMGCS V级系统中机载场面告警算法

针对目前机场场面的监控主要通过人工及目视辅助设备实现的不足,同时为了减轻管制员与飞行员的负担,提高机场场面的运行效率,提出一种自动化场面告警探测算法:基于高级场面活动引导与控制系统（A-SMGCS）中的监视源数据,对滑行道冲突、起降跑道长度不足2种情形实现自动化的告警探测与提示。针对与他机目标冲突告警问题,提出基于速度矢量法的潜在冲突判断算法;针对起降跑道长度不足告警问题,提出实时计算起降所需跑道长度的运动学模型。最后搭建仿真环境模拟真实的飞机场面滑行,为模型提供监视源数据,以对算法进行验证。验证结果表明:告警响应均在警情发生的0.5 s内,无虚警、漏警,符合预期结果;该算法是可行的。     

多旋翼无人机自主精准降落的控制系统研究

针对多旋翼无人机降落时采用位置控制方式存在位置振荡和速度超调现象的问题,本文采用速度控制的方式进行降落,构建了一个完整的精准降落闭环速度控制系统。首先建立无人机精准降落速度控制系统的总体框架;然后进行无人机降落时多个坐标系之间的转换;再设计外环速度的"比例-积分-微分"（Proportion-Integral-Derivative,PID）控制系统和模糊自适应速度PID控制系统;最后进行2种控制系统的性能测试和对比实验。结果表明,无人机在这2种控制系统下均能成功降落到地面靶标上,且模糊自适应速度PID控制系统降落精度更高,达到了0.13 m以内。因此多旋翼无人机采用模糊自适应速度PID控制系统可实现自主精准降落。     

一种稳健的特征空间线性约束波束形成器

基于特征空间的线性约束最小方差（eigenspace-based linearly constrained minimum variance,ELCMV）算法是一种稳健的波束形成方法,但其性能只能在一定的指向误差范围内保持稳定,当指向误差较大而使期望信号落在预设波束主瓣边缘时,其性能会严重恶化。对ELCMV算法进行改进,提出一种对零点约束方向和指向误差都具有稳健性的波束形成方法。该方法首先利用矢量旋转对预设导向矢量进行校正,再将校正后的导向矢量向信号子空间投影,最后结合线性约束用线性约束最小方差（linearly constrained minimum variance,LCMV）算法来求解权矢量。计算机仿真证实了该方法的有效性。     

基于时间间隔的飞机着陆跑道容量模型研究

随着民航业的快速发展,飞机着陆跑道容量已经不能满足未来需要。目前,我国主要实行的是过于保守的基于距离的间隔（DBS),针对这一问题,本文引入基于时间间隔的飞机着陆间隔。首先建立基于时间间隔（TBS）的飞机着陆跑道容量模型,在ICAO RECAT的基础上计算出TBS间隔,然后通过比较飞机在无风和15 m/s大逆风条件下应用TBS与DBS的飞机着陆跑道容量,得出尤其在逆风影响下,应用TBS可以显著提高飞机着陆效率。本文的研究结果对提高空管运行效率和飞机着陆跑道容量具有实际应用价值。     

程序源代码同源性度量技术研究

对程序源代码的静态特性进行分析,提出了借助源码中特定字符和标识符出现的频数构造源码的特征向量以及利用改进核聚类方法对源码的同源性进行聚类分析的新方法.并通过算法设计与分析课程源代码作业反映的实际数据,对该方法的有效性进行了验证.     

一种曲面拟合图像边缘特征提取算法

针对传统最小二乘支持向量回归函数曲面拟合边缘特征提取算法推广性差的问题,提出首先在模糊特征平面对图像进行模糊去噪增强,使图像各种边缘信息凸显,弱化非边缘信息;然后对图像进行最小二乘支持向量回归函数曲面拟合,对拟合函数求导确定边缘.在对每个点采用相同惩罚因子时,保证了图像中每一像素的邻域最佳函数拟合.仿真实验表明,该算法边缘提取质量清晰细致,效果较好,且各种参数的选择不需人为调节,适合图像预处理阶段应用.     

矢量喷管射流对机场道面气流参数的影响

用Runge-Kutta四步时间推进有限体积法，结合Baldwin-Lomax代数湍流模型求解了雷诺平均守恒形式的三维Navier-Stokes方程，计算了不同发动机喷管射流矢量角时机场道面的速度、压力和温度分布。计算结果表明，发动机射流矢量角对机场道面的速度、温度分布有很大影响。     

雷达辐射源信号瞬时频率派生特征分类方法

提出一种基于级联特征提取和核模糊聚类的雷达辐射源信号自动分类方法.该方法利用改进的瞬时自相关提取信号的瞬时频率,采用二次归一化处理的特征再提取方法提取分类特征向量,利用具备有效性评价的核模糊聚类算法实现信号的自动分类.仿真结果表明,本文所构建的特征向量能反映不同调制类型信号的变化差异,且具备一定的抗噪能力,在信噪比不低于6 dB情况下,可获得不低于95%的整体分类性能.     

基于深度强化学习技术的舰载无人机自主着舰控制研究

自主着舰是未来舰载无人机面临的重要难题与关键技术. 基于TD3算法结合舰载飞机六自由度运动以及航空母舰运动模型,构建了交互式深度强化学习仿真环境. 针对典型海况进行了舰载无人机自主着舰训练,仿真训练过程中综合考虑海况以及航空母舰纵荡、横荡和沉浮3个线扰动,滚转、俯仰和偏航3个角扰动等因素,建立对应简化运动模型; 基于某型飞机气动数据进行气动力建模,建立六自由度运动学/动力学模型; 基于TD3强化学习算法,结合前馈型深度神经网络技术,在高性能GPU工作站上建立舰载机着舰交互训练环境. 通过某型舰载无人机在无模型环境中“试错”训练,验证了AI技术在舰载无人机自主着舰控制中的可行性.     

基于元胞自动机的航空器起降间隔研究(研究生论坛)

为研究机场跑道、滑行道结构、机型比例对航空器起降间隔的影响,在分析跑道、滑行道运行方式基础上,细化航空器起飞、着陆占用跑道滑跑、滑行过程,定义航空器元胞尺寸和速度位置演化规则,构造航空器滑行元胞自动机模型。计算机数值模拟得到滑行道位置、机型比例、机型组合改变时,起降间隔、间隔标准差的变化趋势。仿真结果表明,滑行道距离跑道头越近,起飞间隔越小;滑行道接近着陆航空器减速滑跑结束位置时,着陆间隔最小;滑行道距跑道头450m-800m时,平均间隔最小为135s, 800m-900m时,间隔标准差最小为20.9,与全中型机相比,全小型机时平均间隔减少17.8%,间隔标准差减少42.3%。该模型能量化机型、滑行道位置等关键因素对起降间隔的影响,能为提高机场吞吐量提供技术支持。     

一种零件分组方法的研究

为了解决零件分组中各特征的重要性和分组数目难以确定的难题,提出了一种用可调节的权重系数向量和改进的ISODATA模糊聚类算法来实施零件分组的方法.根据零件分组特征的重要性合理调节权重系数向量,用该向量修正ISODATA模糊聚类算法中的零件特征矩阵,在算法运行结束后计算聚类中心的模糊距离,将距离小于设定阈值的类别合并为一组.用VB开发了一个零件分组系统,采用该分组方法在系统上进行反复实验和比较,结果与人们的分组偏好和习惯一致,验证了分组方法的有效性和可靠性.     

基于三视图几何约束的摄像机相对位姿估计

针对从影像中恢复摄像机位姿的问题,提出基于三视图几何约束的位姿估计算法.利用强制选择机制对影像进行特征点提取,通过光流法和前后向误差实现相邻三帧影像的特征点匹配;推导基于本质矩阵优化分解的位姿估计,利用对极几何约束构建目标函数,通过迭代优化确定旋转矩阵的唯一解,优化了唯一解的确定方法,提高了相对位姿估计效率,得到第1、2摄像机矩阵;基于三视图的几何约束关系,由三焦点张量和匹配特征点建立目标函数,由迭代过程得到第3摄像机相对于第1摄像机的位姿参数.结果表明,提出算法的鲁棒性、精度以及算法效率均优于传统算法,能够快速、准确地估计摄像机相对位姿,可以实现对旋翼无人机的轨迹跟踪.     

双目立体视觉的无人机位姿估计算法及验证

针对无人飞行器在未知复杂环境下的导航问题,提出了一种基于双目立体视觉的无人飞行器位置和姿态估计算法。用双目摄像机采集立体图像序列,对图像进行立体校正后使用Harris算法提取特征角点,用NCC算法获取匹配特征点,导出摄像机坐标系下的特征点坐标,得到三维立体特征信息,使用RANSAC算法与L-M迭代算法得到无人飞行器姿态和位置估计值。实验结果表明,基于双目立体视觉的位姿估计算法能适应未知环境变化,计算结果与实际位姿量相比误差小,能满足无人飞行器导航要求,可为无人飞行器的导航实现提供一套新途径。     

基于本体语义的简单向量距离分类方法

针对传统简单距离分类方法的特征选择未考虑到不同抽象层次上的词汇语义差异,提出了一种基于本体语义的简单向量距离分类方法,在本体库的支持下有效地将语言学知识融合到文本向量空间的表示中,进一步挖掘出特征项概念间的深层语义联系,用得到的语义特征向量作为最终的文本特征向量.同时定义了基于领域本体计算不同抽象层上的语义相似度,并将其应用到简单向量距离分类算法中.在数据集CWT20G上的实验表明:基于本体语义的简单距离分类算法对同义词、多义词、上下位词区分能力更强;并且分类准确率随着语义分析的深入逐步提高.     

融合LDA和GloVe模型的病症文本聚类算法

针对隐含狄利克雷分布(LDA)模型特征提取时忽略语义信息的问题,提出一种融合LDA和全局文本表示(GloVe)模型的病症文本聚类算法LG&K-Medoide.首先,利用LDA对病症文本数据建模,采用JS(Jensen-Shannon)距离计算文本相似度;其次,利用GloVe对病症文本数据建模获取词向量,根据病症词性贡献...     

视觉测量中光学测头姿态估计方法

基于光学测头特征点成像的单机视觉坐标测量系统具有测量空间大、测量精度高及可进行现场测量等优点,是替代传统的大型坐标测量机的最有发展前途的技术方案之一.为实现该测量方法,必须先解决光学测头姿态估计问题,为此,提取一种利用SVD与矢量观测值的姿态确定方法.首先,通过基于SVD的5点优化算法确定特征点的空间坐标;然后,利用特征点的测头坐标和空间坐标建立关于测头坐标矢量、像机坐标矢量的矩阵方程,优化求解矩阵方程确定光学测头(测头坐标系)相对于像机坐标系的姿态.该算法利用所有数据冗余信息,提高了测量系统的精度和稳定性.实验证明,该算法切实可行,系统的单点重复性及测量不确定度<0.1 mm.