基于機載視覺的無人機自主著艦引導(dǎo)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、艦載無人機具有作戰(zhàn)范圍廣、效費比高、零傷亡和能在惡劣條件下執(zhí)行任務(wù)等諸多優(yōu)點,當(dāng)前其發(fā)展受到世界各軍事強國的高度重視。在艦載無人機的整個作戰(zhàn)鏈條中,著艦是非常重要而又困難的環(huán)節(jié),也是最易發(fā)生事故的環(huán)節(jié),因此盡快研究出有效的無人機著艦引導(dǎo)方法具有非常重要的意義。
  視覺導(dǎo)航方法利用視覺傳感器獲取圖像,通過圖像處理得到導(dǎo)航所需的各項參數(shù),具有使用方便、成本低和精度高等優(yōu)點。此外,視覺導(dǎo)航方法不依賴于衛(wèi)星,且其工作波段遠(yuǎn)離當(dāng)前電磁對抗

2、的頻率范圍,具有較強的戰(zhàn)場環(huán)境適應(yīng)能力。因此,采用視覺導(dǎo)航的方法獨立完成或輔助完成無人機自主著艦已成為一種發(fā)展趨勢。
  本文以基于機載視覺的無人機自主著艦引導(dǎo)為研究背景,根據(jù)無人機由遠(yuǎn)及近的著艦過程,系統(tǒng)研究了基于地平線和海天線檢測的無人機定姿、海面艦船目標(biāo)定位、海面艦船目標(biāo)自動分割、無人機和艦船目標(biāo)相對位姿估計等方面的相關(guān)技術(shù)。論文的主要研究成果如下:
  1.根據(jù)地平線和海天線的成像特點,提出了新的地平線和海天線檢測方

3、法用于計算無人機姿態(tài)參數(shù),并給出了一種檢測結(jié)果有效性分析方法:①基于類間方差的由粗到細(xì)地平線檢測方法,該方法采用先粗檢測再細(xì)檢測的策略進(jìn)行地平線檢測,具有穩(wěn)定性強、精度高和速度快等優(yōu)點,能夠有效地檢測出復(fù)雜背景下的地平線。②基于黑白模板相關(guān)的海天線檢測方法,該方法充分利用了海天背景圖像的特點,僅需對圖像中若干小區(qū)域內(nèi)的像素進(jìn)行處理,能夠快速穩(wěn)定地檢測出海天線。③地平線和海天線檢測結(jié)果有效性分析方法通過計算置信度來判斷檢測結(jié)果的有效性,能

4、夠有效地分辨正確和錯誤的檢測結(jié)果。
  2.對海面艦船目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確定位是無人機著艦引導(dǎo)過程中的重要內(nèi)容,論文針對海面艦船目標(biāo)定位問題,進(jìn)一步研究了單目運動軌跡交會法,提出了基于視角殘差平方和最小準(zhǔn)則的求解方法以及基于雜交粒子群和Fisher信息矩陣的觀測器軌跡優(yōu)化方法。利用優(yōu)化的單目運動軌跡交會法對艦船目標(biāo)進(jìn)行定位,效果優(yōu)于傳統(tǒng)方法。此外,在理論上將單目運動軌跡交會法拓展到多目運動軌跡交會法,并給出了多目運動軌跡交會法的求解方法和

5、觀測器軌跡優(yōu)化方法。相對于傳統(tǒng)的交會擬合法,多目運動軌跡交會法具有更好的測量精度和適應(yīng)性。
  3.從海面背景圖像中準(zhǔn)確地分割出艦船目標(biāo)是測量無人機和艦船目標(biāo)相對位姿的重要前提,針對海面艦船目標(biāo)自動分割問題,提出了兩種基于視覺顯著性和圖論的艦船目標(biāo)自動分割方法:基于Context-aware和圖割的艦船目標(biāo)自動分割方法、基于Frequency-tuned和隨機游走的艦船目標(biāo)自動分割方法。這兩種方法將視覺顯著性檢測方法與基于圖論的交

6、互式分割方法有機地結(jié)合起來,實現(xiàn)了人工交互式分割方法的自動化,能夠有效地對海面艦船目標(biāo)進(jìn)行自動分割,相對于傳統(tǒng)方法優(yōu)勢明顯。
  4.針對無人機和艦船目標(biāo)的相對位姿估計問題,提出了兩種相對位姿估計方法:①基于目標(biāo)輪廓模型的相對位姿估計方法,該方法通過匹配和配準(zhǔn)當(dāng)前圖像中的艦船目標(biāo)輪廓與模型庫中的艦船目標(biāo)輪廓得到無人機和艦船目標(biāo)的相對位姿參數(shù),具有穩(wěn)定性強、精度高等優(yōu)點。②基于紅外標(biāo)志燈組的相對位姿估計方法,該方法通過檢測跟蹤事先布

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