面向无人机自主着陆的视觉感知与位姿估计方法综述

自主着陆技术是制约无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)自主性等级提升中极具挑战性的一项技术.立足于未来基于视觉的无人机自主着陆技术的发展需求,围绕其中的核心问题——着陆场检测与位姿估计,对近十年来国内外无人机自主着陆领域中基于视觉的着陆场检测与位姿估计方法研究进展进行总结.首先,在分析无人机自主着陆应用需求的基础上,指出机器视觉在无人机自主着陆领域的应用优势,并凝练出存在的科学问题;其次,按不同应用场景划分对着陆场检测算法进行梳理;然后,分别对纯视觉、多源信息融合的位姿估计技术研究成果进行归纳;最后,总结该领域有待进一步解决的难点,并对未来的技术发展趋势进行展望.

基于视觉的无人机自主着陆研究综述

无人机被广泛应用于抢险救灾,自主着陆是无人机应用中的关键技术之一。由于精度和干扰的影响,传统的导航技术如GPS和INS往往不能满足着陆阶段的导航要求。基于视觉的自主着陆系统具有自主性强、成本低、功耗低、抗干扰能力强等优点,适合应用于无人机自主着陆阶段的导航。本文总结了当前基于视觉的无人机自主着陆领域的研究成果,按相机安装位置和着陆平台类型进行梳理,对其中的关键技术进行了比较和分析,并指出了未来的发展趋势。

视觉技术辅助的无人机自主着陆组合导航研究

为提高无人机自主着陆过程中导航系统的自主性与精确性,设计了一种视觉辅助惯导组合导航方法。该方法以惯导误差方程为过程方程,以着陆过程中单目摄像机2个时刻所得地面特征点投影之间的双视图几何约束为量测方程,构建了非线性滤波器;利用SR-UKF方法实现了惯导误差估计,提高算法效率的同时有效地避免了UKF中由于矩阵开方运算导致的滤波失效;最后根据估计结果校正了惯导导航数据。仿真结果表明:该方法能够提高导航系统精度,使误差降低到惯导系统的8%左右。

自主着陆／着舰技术综述

面对韩美军演、保钓争端等日趋严峻的国际形势,建设强大国防的必要性不言而喻。发展高科技武器,建设强大的海上力量是维持我国周边地区稳定的有效手段。对航空母舰相关技术的研究已经成为目前的热点问题。在对比介绍了陆基飞机和舰载飞机自主降落技术的优点和发展情况之后,从下滑轨迹和导航方式两方面论述飞机降落技术的研究动态,最后对自主着陆/着舰技术进行展望,提出值得继续研究的4个方面,重点指出利用信息融合技术对包括视觉、雷达及其它相关传感器信息进行融合处理是未来飞机降落技术发展的必然趋势。

嫦娥五号探测器自主着陆视觉避障方法与评价

对嫦娥五号探测器的视觉自主避障系统组成、方案及原理进行介绍。采用光学粗避障加激光精避障的两级接力避障模式,在光学粗避障阶段利用K均值聚类对图像障碍进行分割,对分割结果采用Delaunay三角剖分,并设计安全系数评价方法选择安全落点;在激光精避障阶段提出概率模型评价点云所示区域的着陆安全性。对两级避障的在轨图像利用上述方法进行仿真分析,并对着陆区域的安全性进行评价。结果显示两级避障均合理有效。

计算机视觉辅助无人机自主着陆系统

文中提出了一种利用卡尔曼滤波器对捷联惯导和图像信息进行组合的方法,并给出误差方程,对无人机的进场过程进行了仿真。结果说明,通过对图像和捷联惯导进行组合可以提高无人机入场过程中的定位精度,特别对高度方向的定位精度有很大提高。

基于视觉的无人作战飞机自主着陆导航方案

提出了基于视觉的无人作战飞机自主着陆组合导航方案.基于视觉的自主着陆组合导航系统,可以根据视觉、惯导、高度表等传感器系统的特点,融合各机载传感器的测量信息,在不依赖外部导航信息的情况下,得到无人作战飞机(UCAV)相对于跑道的着陆导航信息.由于视觉信息在导航系统中的重要作用,对计算机视觉算法及其实时性进行了讨论.对如何将视觉信息与惯导、高度表信息融合,构造多速率扩展Kalman滤波器进行了阐述.通过自主开发的“UCAV自主着陆实时仿真验证平台”对该方案进行仿真,得到了满意的结果.

基于视觉的UCAV自主着陆蒙特卡洛仿真研究

介绍了不确定性分析方法的应用以及不确定性的数学模型。回顾了蒙特卡洛仿真在飞控系统的鲁棒分析、鲁棒控制律设计以及灵敏度分析等方面的研究成果。设计并实现了基于MATLAB分布计算引擎(MATLAB Distributed Computing Engine)的分布式蒙特卡洛仿真方案,开发了可以创建分布式仿真任务的蒙特卡洛仿真工具MCST(Monte Carlo Simulation Tool),可以方便地对于Simulink模型进行蒙特卡洛仿真。并且使用该工具进行基于视觉的UCAV自主着陆仿真研究。

无人机自主着陆纵向控制律设计

针对无人机的自主高精度定点着陆,应用自适应内模控制(AIMC)原理设计了自主着陆纵向飞行控制律。以轮式无人机为平台,将纵向非线性模型解耦并线性化。然后,以地速和下沉率为控制目标,应用AIMC理论设计了纵向飞行控制律。通过对AIMC滤波参数进行自调整改善了系统的动态特性,基于对模型的辨识增强了系统的鲁棒性。在顺逆风6m/s的条件下对AIMC系统进行了数字仿真,结果显示其落点精度达到前后向30 m范围内。与传统内模控制(IMC)系统相比,提出的自适应内模控制(AIMC)系统在动态性能和落点精度等方面均有明显提高。最后,搭建了半物理测试平台,通过半物理仿真测试复现了系统数字仿真结果,验证了系统功能的完整性和协调性。

无人机精确自主着陆合作标志设计与研究

旋翼无人机基于计算机视觉的精确自主着陆技术研究有着重要的价值,合作标志的设计与检测以及利用合作标志信息估计无人机的位姿是其中的关键问题。首先设计了一种基于红外LED点阵的合作标志,简化了复杂背景的影响;其次,采用阈值分割、连通轮廓提取和灰度重心法,准确定位标志点中心,并利用合作标志特征点斜率信息进行标志点编码;最后,通过实验验证该合作标志的实用性,其在复杂背景环境和动态运动过程中,可以辅助无人机完成精确自主着陆,具有一定的应用与研究价值。

机器视觉辅助的UAV半自主着陆系统

在UAV着陆的导航与控制中引入了机器视觉方法,提出了机器视觉辅助的UAV半自主着陆系统方案,该系统由图像获取与处理、导航解算和地面平台控制模块组成。图像获取模块使用多光谱摄像机和激光测距仪,分别获得UAV的图像和深度信息。图像处理模块使用目标分割和运动分析方法,测量UAV位置。导航解算模块使用Kalman滤波器抑制测量噪声,输出滤波结果用于导航,预测结果控制地面平台跟踪UAV。实时地实现了上述机器视觉算法,并结合虚拟现实环境建立了仿真系统。使用反射内存网络连接该仿真系统与各外部模块,进行了着陆过程联合仿真。结果表明,该系统能够满足UAV半自主着陆导航任务的要求。

无人机自主着陆过程中合作目标特征点的提取方法研究

准确估计无人机着陆时的相对位置和姿态对实现无人机安全着陆具有重要的意义,正确地提取出合作目标中的特征点是一个重要环节。本文提出了一种合作目标特征点的提取方法,首先,通过Sobel算子对合作目标进行边缘检测;然后,利用轮廓跟踪获得合作目标的轮廓链码表;最后,利用合作目标的形状特征以及链码的特性,从合作目标的图像中提取出10个特征点。实验结果表明,本文的方法能很好地提取出合作目标的特征点,为后续的无人机姿态信息的精确计算提供了保障。

无人机视觉自主着陆仿真验证系统时间延迟测定研究

介绍了无人机视觉自主着陆仿真验证系统,无人机视觉自主着陆半实物仿真试验一般采用视景生成平台与实时监控仿真平台组成的双机闭环仿真系统结构,由于此种双机结构,两平台之间的数据交换产生的实时同步问题对半实物仿真试验的可信度和精度都会造成不良影响;针对实时同步问题的产生机理,采用RTX高精度时间采集和数字图像识别技术,构造了一种对系统时间延迟的测定方法;实验证明方法可行,为解决实时同步问题提供依据,提高了半实物仿真试验的可信度和精度。

基于场景识别的无人机自主着陆组合导航研究

研究无人机自主着陆阶段的组合导航问题,现有绝大多数是GPS/INS的组合导航,其中状态量的位置信息也都选择了传统的纬度、经度和海拔高度。为了适应着陆场景识别导航,提出了一种基于场景识别/INS的无人机自主着陆组合导航新方法。从机场原点指向飞机的矢量相对机场的俯仰角、方位角及矢量长度作为卡尔曼滤波状态量的位置信息,组合导航中量测信息是从飞机上的摄像机所获得的机场特征点在摄像机所摄图像中的位置(坐标)。通过对方法的分析及仿真,结果验证了方法在无人机自主着陆阶段组合导航中,稳定性和快速性等识别性能较好。

无人机自主着陆半实物仿真系统设计

无人机自主着陆系统设计是实现大型无人机自主着陆的关键课题。设计了一种基于分米波仪表着陆技术体制的无人机自主着陆半实物仿真系统,用于设计和验证无人机着陆引导系统的稳定性、可靠性以及相关性能指标,替代工程研制的实际试飞,避免承担风险和节省大量人力物力财力。无人机自主着陆半实物仿真系统设计包括分米波仪表着陆系统地面和机载设备模拟器、无线电高度表模拟器和激光测高仪模拟器、无人机数学模型仿真机和飞行控制仿真机以及仿真主控计算机等。实现了对无人机自主着陆全过程的仿真试验,仿真数据可作为研制无人机着陆引导实物系统的重要参考。

双目视觉无人机自主着陆时测量和跟踪的理论研究

分析了在无GPS辅助测量的情况下利用双摄像机和陀螺仪的有效组合实现无人机自主着陆时飞机方位和姿态的自动跟踪和处理的可行性.针对测量和跟踪的精度问题,在理论上详细阐述了联合测量和跟踪系统的结构和实现方法.

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。

空间自主着陆导航激光雷达技术研究

随着人们对太空探测的广度和深度的不断扩大，对自主着陆导航传感器提出了更高的要求。文章以空间自主着陆导航为应用背景，根据激光雷达技术的发展现状，探索多功能阵列探测成像激光雷达在自主着陆导航上的应用，并分析了激光雷达的组成、工作原理、工作模式及关键技术。

基于机器视觉的植保无人机自主着陆技术研究

鉴于机器视觉导航方式具有安全可靠,导航精度高等优点,文章提出一种基于机器视觉的植保无人机自主着陆算法,并对该算法进行了研究:采用自动阈值的Canny算子对着陆地面图标进行边缘检测和目标识别,采用亚像素级Harris角点检测算法对着陆地面标志图像进行特征提取和特征匹配,根据特征点匹配估计出无人机相对着陆点地面标志的三维位姿。并采用仿真软件对算法进行了对比实验,验证了所用算法的有效性和准确性。

基于光流的四旋翼直升机鲁棒自主着陆控制

针对小型四旋翼无人机自主着陆问题,提出了一种基于光流的高度估计方法和基于信号补偿的高度鲁棒控制器设计方法.首先从通用光流运动模型出发,采用奇异值分解方法求解无人机线速度和深度的比值,通过对垂直速度和高度比值积分获得高度数据.其次,将考虑地效影响和其它不确定性的高度通道非线性模型分解为标称线性模型和等效扰动两部分,并设计基于信号补偿的高度鲁棒控制器,该控制器由标称控制器和鲁棒补偿器组成,其中标称控制器使得标称闭环系统达到期望的高度跟踪特性,鲁棒补偿器用于抑制等效扰动的影响.最后从理论上证明了该控制器可以保证高度跟踪误差在有限时间内收敛至指定的原点邻域内.四旋翼无人机自主着陆的实验结果验证了所提出的基于光流的高度估计和鲁棒控制方法的有效性.