无人直升机自主着舰的计算机视觉算法.pdf

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1、2003年2月北京航空航天大学学报February2003第29卷第2期JOurnaIOfBeijingUniversityOfAerOnauticsandAstrOnauticsVOI.29NO.2无人直升机自主着舰的计算机视觉算法邱力为宋子善沈为群（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院）摘要：通过理论分析和计算机半实物仿真研究了一种应用于无人直升机自主着舰的计算机视觉系统及相关计算机视觉技术.从工程实践的角度研究了计算机视觉技术在无人直升机自主着舰过程中的应用，并提出了可靠实用的一系列算法

2、.通过精心设计，整套算法达到了无人直升机自主着舰的实时性和实用性要求，为工程样机的研制做好了理论上的准备.关键词：无人驾驶直升机；计算机视觉；自主性中图分类号：TP217.3文献标识码：A文章编号：1001-596（52003）02-0099-04为了让直升机自主地完成着舰任务，必须具有能够测量直升机与舰船的相对位置和相对运动参数、指挥无人直升机降落的自主着舰系统.国际上已有计算机视觉技术成功应用于共轴直升机着［1］陆控制的工程实例.分析舰载有人直升机的着舰过程可以知道，飞行员主要依靠眼睛所提供的

3、视觉信息判断直升机与舰船甲板的相对运动状态，以此来控制直升图1着舰系统构成示意图机着舰.利用计算机视觉技术可以测量摄像机与到母舰的附近准备降落时，指挥控制系统判断直目标的相对姿态和位置，在无人直升机上安装一升飞机与母舰的相对位置是否满足一定的条件，套计算机视觉系统可以在一定程度上模拟飞行员例如是否进入一个以着舰区域中心点为顶点，垂的视觉，得到必要的相对运动信息指挥无人直升直向上伸展的圆锥，并且相对距离小于规定值.满机自主完成着舰.因此可以用计算机视觉的办法足给定的条件时，机上的计算机视觉系统开始搜

4、实现无人直升机自主着舰.而且由于可见光的频索代表着舰区域的特征图案，找到后即由自主定谱远离当前电磁对抗的频率范围，因此计算机视点着舰系统控制直升机自主着舰.计算机视觉系觉系统不容易受到恶意的电磁干扰，使着舰过程统利用该特征图案的图像信息求解直升机与母舰具有很强的抗电磁干扰性.的相对位置、姿态和运动参数.然后，直升机跟踪本文通过分析无人直升机着舰过程的工况特母舰的平移运动，保持稳定的飞行高度.这时计算点，提出了一套完整的计算机视觉算法.仿真结果机视觉系统继续工作，识别着舰区域的运动特征，表明，本文研

5、究的计算机视觉算法能提供比较准主要是母舰摇摆运动及沉浮运动的周期和幅度.确的相对位置和相对运动参数，且能满足无人直得到足够的信息之后，直升机就可以逐渐降低飞升机着舰的实时性要求.参考文献［1］介绍了一个行高度，接近着舰区域.在对准着舰点的同时，还计算机视觉技术应用于飞机着陆控制的工程实要控制下降的速度，并配合母舰的摇摆运动和沉例.浮运动，使相对速度小于规定值，并且当甲板处于水平或下沉状态时触舰.触舰后，直升机上的一些!着舰系统结构模型装置与甲板上相应装置配合动作，将无人直升机系统结构如图1所示.当

6、无人直升机返航来可靠地固定在母舰上.至此完成了计算机视觉自收稿日期：2001-11-16作者简介：邱力为（1974-），男，湖南浏阳人，博士生，100083，北京.l00北京航空航天大学学报2003年主定点着舰的全部过程.用的就是这2个矩形.上方较大的矩形是主要的，利用它提供的信息来提取着舰所需要的信息.前!视觉算法原理流程面所说特征图案中心对应的就是该矩形中心点.对于下方的小矩形，仅需要其提供的信息是特征着舰过程的视觉算法流程如图2所示.系统图案的朝向，起指明着舰时直升机方向的作用.特工作的原理

7、是在舰船甲板上的着舰区域绘制一个征图案完全为黑色，以便在图像中取最小的灰度特征图案，系统连续拍摄它的图像，经过分析和处级而区别于背景.理后得出着舰需要的信息.#图像前期处理视觉计算过程首先做图像的前期处理，包括图像增强、边缘提取、图像分割、二值化等.在实验［2，3］方案中采用LOG滤波器对图像进行边缘检测，实验结果表明LOG滤波器能有效地将无关信息滤除，适合于图3所示的特征图案，LOG滤波器如下：!2!（"，#，!）=22l"+#）l222(2-l)exp(-（2"+#）)（l）!!2!2!式中，

8、"#为像素点坐标；!为高斯函数的参数.经LOG滤波器边缘检测后的图像如图4所示.从图4可以看出，大部分背景等无关信息被滤除，对后续的特征提取非常有利.图2视觉算法流程"特征图案选取对特征图案有2个要求，首先要包含足够的信息，使得计算机视觉系统可以利用这些信息提取指挥直升机自主着舰所需要的相对位置和姿态信息.其次，特征图案要容易识别，容易区别于其a原始图像bLOG滤波后它物体和环境.希望特征图案比较简单，这样计算图4LOG滤波边缘检测机视觉系统能够以较快的速度处理图像，在工程特征提取