无人机视觉导航中的图像处理及位姿解算

在无人机自主着陆过程中,无人机视觉导航系统利用跑道图像解算出无人机的位置姿态信息,为飞行控制系统进行自主着陆控制奠定基础。对视觉导航系统中图像处理及位置姿态解算进行了分析和研究。基于模板匹配进行跑道识别;利用Hough变换提取跑道图像特征;采用最小二乘法对检测出的跑道边缘直线进行拟合并得出其在图像坐标系中的直线方程;基于空间的坐标关系变换,利用推导出的算法对无人机位置姿态进行了解算,并利用实际图像对所用算法进行了实验验证。     

无人机视觉辅助着陆中的姿态和位置估算

无人机安全着陆是无人机研究的重点和难点,为了提高无人机在公路等简易机场着陆的安全性,提出了基于少量任意分布特征点估计无人机姿态和位置的计算机视觉算法。解算无人机着陆过程中相对跑道的位置和姿态是文章核心;首先利用N点算法解算出特征点在摄像机坐标系上的坐标,然后利用正交化算法求出摄像机坐标系和跑道坐标系之间的旋转矩阵和平移向量;针对特征点的成像过程容易受噪声影响的情况,引入了最小中值法,减小噪声的影响,提高算法的鲁棒性,并解算出姿态和位置;通过卡尔曼滤波方法,进一步提高位置和姿态的精度。仿真结果表明:所提算法满足无人机自主着陆的精度要求。     

稳健的预分析多直线全局运动估计方法

本文提出了RTSG图像预分析和多直线全局运动估计方法,该方法首先根据光流场方程得到RTSG图像,并对RTSG图像进行预分析以去除图像中的外点和确定全局运动模型,然后提取多个直线特征元,利用直线特征元估计局部运动参数,最后用局部运动参数和与之相关的权值进行全局运动估计。     

无人机视觉着陆位姿参数估计方法

视觉导航方法是无人机自主着陆领域的一种有效的方法。设计了一种由一个圆环和一个三基色圆构成的地标,并基于该地标给出无人机位姿估计的研究方法。该研究方法首先利用图像外部的圆环来确定目标区域,然后根据内部的三基色圆及不同颜色区域的交界线估计飞机与着陆平台的姿态参量和相对位置。在不同高度位置展开实验验证,实验数据表明,该方法能精确解算出无人机与着陆区域的相对位姿参量,达到了无人机在下降过程中实时性的要求。     

一种基于OpenCV的飞机跑道及地平线检测算法

讨论了Intel开源计算机视觉库(Open Computer Vision,OpenCV)在图像处理中的应用.跑道识别是无人机着陆图像导航中的一项关键技术,准确而实时地检测出飞机跑道及地平线对推动无人机着陆导航技术的发展及减少着陆过程中的事故起着至关重要的作用.采用的方法是对无人机航拍采集到的RGB数字原图进行预处理之后,在OpenCV平台上进行Hough变换,从而提取其飞机跑道边缘及地平线,并最终成功的在OpenCV上实现了飞机跑道及地平线识别的仿真.实验证实了该检测算法在无人机着陆导航技术中的可行性.     

基于时空多特征融合网络的三维人体姿态估计北大核心CSCD

目前,常见的三维(3D)人体姿态估计算法在表征学习上取得很好的效果,但是在人体骨架关节点处依然存在估计精度不佳等问题,因此,如何从单目RGB图像中利用冗余的二维(2D)姿态序列时空信息来估计人体姿态的有效方式是一个研究的难点。本文提出一种基于时空多特征融合网络的三维人体姿态估计算法,具体是结合一种图像外观信息和运动时序信息时空多特征融合层级方法,该方法利用一种紧凑的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)学习时空信息将二维关节点位置信息建模为三维关节点位置。实验结果表明,本文所提出的方法能实现较为先进的端对端姿态估计精度,而且不需要任何后处理阶段的姿态优化方法,本文得到的姿态估计在平均精度上得到有效的提升,证明本文方法能够有效提高人体姿态估计的准确性。     

基于FastSLAM算法的无人机着陆方法

为解决无人机在GPS信号失效下的着陆导航问题,采用基于FastSLAM算法的导航方法。首先,基于机载多普勒雷达测量的地速,用含有高斯噪声的非线性方程来描述无人机着陆的运动模型;搭载在无人机上的激光雷达测量相对环境路标的位置和方位角用于构建系统的观测模型。基于无人机着陆段的系统模型,采用粒子滤波估计无人机的路径,扩展卡尔曼滤波估计环境路标位置。获得无人机的路径估计后,采用反正切形式的跟踪微分器获得速度估计。仿真验证了在选取适当的粒子数和环境路标情况下,FastSLAM算法满足无人机着陆定位精度和实时性要求,是一种可行的着陆段导航方法。     

相机自运动参数的鲁棒性估计

相机自运动估计是视觉导航中的关键技术之一,主要是通过分析相机在不同位置拍摄到的场景图像来获取相机的运动信息.从数学上讲,相机自运动估计已经形成了完备的理论基础,但是由于图像中包含大量的噪声,会使算法的性能大幅度降低,因此,如何提高自运动估计的鲁棒性是当前面临的主要问题.主要研究了基于匹配点对的自运动估计的鲁棒性问题,其核心思想是:同时利用多种算法进行自运动参数估计,从中选择最优的估计结果以提高算法性能.首先利用SIFT特征提出两幅图像中的匹配点对,然后采用一种匹配点对选取策略减小匹配点对的错误率.利用多种方法对基本矩阵进行估计,依据成像约束关系从中选择最优估计,以获得最佳估计结果.最后利用仿真数据和实验图像对算法进行验证,实验结果表明了算法的有效性.     

基于线特征差分投影的空间目标姿态估计方法

空间目标姿态估计是有效实现基于ISAR图像空间目标识别的重要前提。本文针对利用线特征二维投影进行姿态估计时,线特征投影的检测误差会严重影响姿态估计精度这一问题,提出一种基于线特征差分投影的空间目标姿态估计方法。该法利用DP算法检测线特征在ISAR图像中的投影,通过建立线特征在实测ISAR图像和姿态估计值下的仿真图像中的二维差分投影,将线特征投影检测的绝对误差转化成相对误差,有效减小了线特征投影的检测误差对姿态估计的影响;同时,利用差分投影求取姿态估计的修正量,形成姿态估计的优化迭代过程,不断提高姿态估计精度。仿真实验验证了方法的可靠性与有效性。      

大区域无人机图像序列全局配准方法

由于无人机搭载的摄相机视角有限,在进行大区域航拍作业的后期数据处理中不可避免地要进行大量无人机图像的拼接。这里提出一种基于图像分布估计的多图像全局配准技术,首先通过运动估计和运动分解对图像序列的链式分布进行估计,然后通过精确SURF特征匹配对图像分布进行优化。得到的分布估计图的每一条边表征了一个图像对的匹配关系,根据这些匹配关系进行捆绑调整,求解每幅图像到最终拼接平面的最优变换矩阵,从而实现大区域多图像的全局配准。实验所得的拼接结果表明该技术配准效率高、效果良好。     

无人机视频图像运动目标检测算法综述

运动目标检测是实现目标跟踪、交通监控、行为分析等任务的基础。但在无人机获取的视频图像中,无人机运动、旋翼震动或外界风力等客观因素使图像出现较为明显的背景、光照等变化,会对运动目标的检测产生影响。因此,如何降低干扰、提高检测精度,让无人机在运动目标检测领域发挥作用在信息时代具有相当重要的意义。无人机视频图像的运动目标检测相比传统运动目标检测,检测思路基本一致,但干扰因素众多。本文以此为切入点,分类综述了适用于无人机视频图像运动目标检测的算法及其改进,主要包括运动估计算法、帧间差法、背景建模法、光流法等传统算法和近年出现的新型算法;通过对无人机运动状态的划分探讨比较了上述方法的优缺点及适用场景。帧间差法更适合处理无人机悬停状态的数据,背景建模法、光流法及新型算法对无人机悬停及巡航状态的数据均可处理;上述算法均不能很好解决光照变化造成误检、漏检现象。所以处理无人机视频数据时,要根据其运动信息及数据特点选择合适的算法,才能获得好的检测结果。     

小型无人机多传感器组合导航系统设计与实现

准确、可靠的运动状态数据对小型无人机运动控制至关重要,在实际飞行控制过程中通常要用到两种甚至更多传感器进行数据融合获取。文中根据小型无人机实际飞行运动控制需求,设计集成卫星导航(GPS)、惯性姿态参考系统(AHRS)和气压高度计的组合导航系统,采用多传感器数据融合算法,对无人机的位置、速度、加速度、姿态角等状态数据进行融合估计。通过实际飞行实验对所设计系统的有效性和实用性进行了验证。     

基于仿射模型的无人机视频实时压缩算法

在现有算法无法满足无人机视频实时压缩传输需求的应用背景下,该文提出一种新的低复杂度无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)视频实时压缩算法,利用无人机视频的背景平面性、运动一致性等特点,建立仿射模型描述视频的全局运动,并根据模型参数进行视频压缩。实验结果表明,与现有压缩算法H.264相比,该算法在保证压缩性能的前提下,大量减少了压缩时间,可满足大多数情况下无人机视频传输的质量要求和实时性要求。     

无人机在运动舰船上着舰视觉导引技术研究

为实现舰载无人机在做六自由度运动的航母上全天候着舰,提出了舰船运动模型下基于红外合作目标的无人机着舰视觉引导方法。首先设计了一种新型的合作目标;采用形态学算法提取合作目标,根据其位置特点进行物像点匹配,并采用N点算法求解机舰相对位姿;分析了舰船运动简化模型,并基于此模型提出了一种利用卡尔曼滤波提高导航精度的新方法,最后在VegaPrime中对该导航方法进行了仿真验证,仿真结果表明,该方法能够满足无人机着舰要求。     

一种无人机机载SAR运动补偿的方法

为了能够得到较理想的无人机SAR图像,本文通过对无人机SAR系统的运动误差分析,提出了一种有效的运动补偿方法,该方法是通过天线伺服系统来补偿载机的转动误差,而平动误差是根据对所建立的误差模型的分析,从SAR数据的瞬时多普勒调频率中估计得到,并且平动误差补偿是对数据在包络和相位上进行分别校正.结合实测数据处理的结果表明该方法可得到质量较高的无人机载SAR图像.     

无人机载合成孔径雷达系统技术与应用

该文在概述无人机载SAR技术特点的基础上,介绍了国内外无人机载SAR技术的发展概况,对无人机载 SAR的工作体制、关键技术、性能指标、典型系统及应用等方面的内容进行了归纳。结合研制的高分辨率、全极化、双天线干涉等SAR系统,重点讨论了基于功能单元的SAR系统设计、SAR实时成像数据处理、多维度运动误差补偿等技术。针对无人机的特点和对载荷的要求,概述了无人机载SAR在高分辨率、新功能模式等方面的技术进展。并针对国内外当前的发展概况,探讨了无人机载SAR技术的发展趋势。      

移动物联网非完整约束中继的协同任务规划

为实现突发事件的应急决策和态势评估,满足对重点区域的地面全景或空间立体信息可靠节能地远距离传输要求,本文将无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）作为空基感测平台,研究应急移动物联网应用中无人机编队能量受限条件下的远距离通信问题,提出面向非完整约束多地面移动中继的协同任务规划方法.首先,对该类物联网进行系统建模;其次,根据所建模型中无人机空基平台立体地分布于重点空域的特点,研究了地面移动中继区域分配算法、位置更新算法.在提供可靠节能通信的同时,确定其覆盖范围和最优布署方案.再次,针对地面移动中继非完整约束导致的对UAV空基平台分簇覆盖的拓展性不足,研究了多个地面移动中继的联合运动策略,以应对部分地面移动中继失效或因降低移动物联网的成本而出现地面移动中继数量减少的状况.最后,通过实验验证了本文所提方法的有效性.     

方向舵卡死无人机步出螺旋运动控制律的设计

为了解决方向舵卡死引起无人机步入螺旋运动模态,进而可能尾旋坠机的问题,提出了仅通过设计副翼通道的控制律使无人机步出螺旋运动的新方法。首先从方向舵卡死产生的力及力矩的分析出发,得出方向舵卡死且在航向稳定性大于横向稳定性时无人机会步入螺旋运动,仿真结果证明了该结论的正确性。然后把卡死的方向舵产生的影响当作常值扰动,通过设计副翼通道的控制律,实现了无人机改出螺旋运动按指定的滚转角以及偏航角飞行的预期目的。最后通过仿真实验,验证了所设计控制律的可行性。     

基于多无人机协同的组网雷达轨迹欺骗干扰

组网雷达系统是应用两部或两部以上空间位置互相分离而覆盖范围互相重叠的雷达来实施搜索、跟踪和目标识别的系统。为了对组网雷达系统实施有效干扰,可以利用多无人机协同生成欺骗干扰轨迹。无人机生成的欺骗干扰轨迹数目越多,对组网雷达产生的干扰越大。因此,应在保证轨迹合理有效的前提下,尽可能多地生成虚假目标轨迹。因此,运用无人机空间运动方程建立无人机空间运动模型,通过空间位置的平移变换,在原有轨迹的基础上生成新的合理的虚假轨迹。结合空间内各点的位置关系和限定条件,将对空间运动模型的求解转化为对空间立体几何的求解,简化了运算过程。通过计算可知,9架无人机除生成1条原有合理轨迹外,还可形成3条虚拟轨迹。     

无人机自主降落过程视觉定位方法研究

为了充分利用连续视觉图像中3维空间信息, 解决无人机自主降落过程中的定位问题, 在稠密3维点云法和光流法定位原理的基础上, 提出了基于同物不同时图像像空间的定位方法。以理论推算、图形注释等方式, 通过求解单个像素点和整个图像移动变化情况, 将连续帧图像的形变、量变信息分解为无人机和参照物的空间相对运动信息, 并结合已知的参照物运动参量, 推算了无人机飞行位姿信息, 完成了无人机基于光学视觉图像的空间定位方法研究。结果表明, 该研究为视觉系统在无人机降落回收过程中独立实现空间定位提供了一定的借鉴和参考。