基于机器视觉的靶场飞行器姿态测量方法研究

发布时间：2019-08-11 16:20

【摘要】：在靶场实验中,对飞行器进行跟踪并且记录飞行器飞行的姿态视频,以获得飞行器飞行的三维姿态,不仅是评估飞行器飞行平稳性性能的重要依据,而且对飞行器故障分析、气动外形建模、改进和完善飞行器发射和跟踪系统的参考,具有非常重要的价值。以大口径光电经纬仪测量空间飞行器姿态参数的实验任务为背景,开展基于机器视觉的飞行器高精度姿态测量的方法研究。论文建立了长基线远距离光电经纬仪成像模型,推导了摄影坐标系、经纬仪坐标系之间相互转换关系,明确了姿态参数的定义,提出了求解姿态参数的简化模型。鉴于图像质量直接关系特征检测的成败,论文首先开展了图像预处理技术研究。分析经纬仪图像畸变原因,采用径向畸变校正和基础矩阵的线性优化完成摄像机标定实验,较好消除了光电经纬仪成像的几何畸变;针对条纹干扰,提出矩形低通滤波算法,大大提升了图像的信噪比。上述方法有效改善了图像质量,从而为姿态视觉测量做了有利的铺垫。飞行器姿态测量关键技术是目标的特征提取。它不仅直接影响后续姿态测量参数的精度,而且关系到姿态测量系统是否有效。为了提高测量精度和节省资源,针对传统加速稳健特征(Speed Up Robust Features,SURF)特征算子做出改进,提高了算法对几何变形和位置误差的鲁棒性和匹配速度。在检测特征点的基础上,提出了构建优化函数高精度姿态求解模型;并对姿态测量精度进行了详细分析。为进一步提升算法稳健性,针对靶场目标,提出基于核密度估计的线特征提取算法,利用直线段特征作为约束条件优化求解目标的姿态参数。靶场飞行器姿态视觉测量算法精度是一个很重要的系统技术指标。从算法角度评价其误差对整个系统的影响是一个困难问题,其难点来自于误差源的不确定性,目前的研究手段不多,开展了基于蒙特卡罗算法估计姿态视觉测量误差估计方法研究。经纬仪拍摄、记录的飞行器图像,通过图像预处理去除畸变、噪声,采用多尺度二阶描述子进行目标特征提取,采用构建优化函数及线特征约束的方法姿态求解。外场试验结果表明,在目标成像像元数500像素时,测量精度0.1°。
【图文】：

(a) 低对比度飞机 （b）条纹干扰图像（c）复杂背景下导弹 （d）复杂背景下火箭弹图1.1 靶场图像1.2 相关领域研究现状飞行器姿态测量按照传感器类型分为接触式测量和非接触式测量两种。接触式测量也称姿态内测，此类方法使用的测量传感器附着于飞行器本身，随飞行器的运动而运动；非接触式测量也称姿态外测，其测量传感器和飞行器是非接触的，通常放置在地面或其他平台之上，利用经纬仪、雷达等测量设备对飞行器进行测量。目前，用于姿态内测的传感器设备己经有很多成熟的产品，，如姿态卫星定位系统(即GPS)、惯导设备(IMU)等，这些设备可以直接给出高精度的姿态参数，但是，姿态内测方法存在着明显的不足，主要体现在测量方法和测量精度的鲁棒性在一定条件下会变差。若在飞行器内部装置姿态卫星定位系统(即GPS)实现姿态测量，存在如下问题：（1）测量方法欠鲁棒性。飞行器在某些动作下姿态测量可能失败。若GPS天线背离卫星方向

光电经纬仪
【学位授予单位】：长春理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V217;TP391.41

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本文编号：2525393