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

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