基于计算机视觉的无人机自主着舰导引技术研究

论文摘要

为了实现无人机全天候自主精确着舰,本文提出以GPS/捷联惯导结合高度表为无人机的主导航系统,以基于舰船跑道上自控发射红外辐射合作目标的计算机视觉/捷联惯导结合高度表为辅的无人机自主着舰导引方案,即在舰船跑道上放置合作目标,利用计算机视觉对合作目标进行识别,最终实现无人机自主精确着舰导引。同时,该技术可以解决基于GPS/捷联惯导为主导航系统的无人机的GPS受他国控制和易受干扰的潜在危险问题。在综合分析无人机着舰要求和条件的基础上,结合可见光和红外辐射在大气中的传输特性、舰船本身的辐射以及合作目标温度控制的快速性和精确性要求,通过实验确定了红外波段中的812μm为机载视觉系统的对应波段。通过理论分析和实验确定了合作目标对应光谱辐射效率最大的温度范围为100-186 C。同时进行了可控温合作目标的设计和研制,并提出了与合作目标进行无线通信实现合作目标自动开启的方案。在合作目标的识别部分,提出利用仿射不变矩的方法进行合作目标的识别,并从仿射不变矩特征项中优化出最佳特征项组合。提出了从合作目标图像中提取特征点的方法,并利用提取出的特征点以及与无人机着舰相关的坐标系之间的转换关系,求解出无人机相对于跑道坐标系的俯仰角、滚动角以及偏航角等着舰所需参数,最终完成无人机的自主着舰导引基础研究。实验结果表明,应用仿射不变矩对本文中设计的合作目标平均识别时间为17.2ms,能够明显提高无人机自主着舰的可靠性和实时性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 本文的主要工作及创新点
• 1.3.1 论文的主要工作
• 1.3.2 创新点
• 1.4 论文安排
• 第二章 无人机视觉着舰导引的总体方案
• 2.1 着舰条件的分析
• 2.1.1 导航条件分析
• 2.1.2 无人机着舰过程的分析
• 2.2 总体方案的提出
• 2.3 本章小结
• 第三章 合作目标的设计和研制
• 3.1 合作目标的设计
• 3.1.1 合作目标对应辐射波段的选取及最佳辐射温度范围确定
• 3.1.2 合作目标形状的设计
• 3.1.3 合作目标大小的确定
• 3.1.4 合作目标控温系统的设计
• 3.1.5 无人机和合作目标的通讯方案设计
• 3.2 本章小结
• 第四章 合作目标快速识别算法研究
• 4.1 目标图像的预处理
• 4.1.1 维纳滤波
• 4.1.2 边缘保持滤波
• 4.1.3 两种滤波效果的对比和分析
• 4.2 目标图像的分割
• 4.2.1 大津法
• 4.2.2 迭代式阈值法
• 4.2.3 本文中采用的自动阈值分割方法
• 4.3 边缘特征的检测
• 4.3.1 经典边缘检测方法
• 4.3.2 边缘特征提取的效果比较
• 4.4 轮廓跟踪
• 4.4.1 链码表和线段表
• 4.4.2 链码表至线段表的转换
• 4.4.3 多区域跟踪
• 4.4.4 单区域跟踪
• 4.5 基于仿射不变矩的目标识别算法
• 4.5.1 仿射变换与透射变换
• 4.5.2 计算仿射不变矩
• 4.5.3 识别算法的验证实验和结果分析
• 4.5.4 仿射不变矩的特征项优化组合
• 4.5.5 合作目标的识别过程
• 4.5.6 合作目标主轴方向及特征点的提取
• 4.6 本章小结
• 第五章 无人机的着舰导引研究
• 5.1 坐标系
• 5.1.1 跑道坐标系与机体坐标系
• 5.1.2 世界坐标系
• 5.1.3 图像坐标系
• 5.1.4 摄像机坐标系
• 5.2 坐标系变换关系
• 5.2.1 世界坐标系与摄像机坐标系变换关系
• 5.2.2 图像坐标系与摄像机坐标系的变换关系
• 5.3 姿态角等着舰参数的计算
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结和展望
• 6.1 本文的主要工作
• 6.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学习期间的研究成果