基于機載視覺的無人機自主著艦引導關(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)行任務等諸多優(yōu)點，當前其發(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方法具有非常重要的意義。
　　視覺導航方法利用視覺傳感器獲取圖像，通過圖像處理得到導航所需的各項參數(shù)，具有使用方便、成本低和精度高等優(yōu)點。此外，視覺導航方法不依賴于衛(wèi)星，且其工作波段遠離當前電磁對抗

2、的頻率范圍，具有較強的戰(zhàn)場環(huán)境適應能力。因此，采用視覺導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為研究背景，根據(jù)無人機由遠及近的著艦過程，系統(tǒng)研究了基于地平線和海天線檢測的無人機定姿、海面艦船目標定位、海面艦船目標自動分割、無人機和艦船目標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地平線檢測方法，該方法采用先粗檢測再細檢測的策略進行地平線檢測，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.對海面艦船目標進行準確定位是無人機著艦引導過程中的重要內(nèi)容，論文針對海面艦船目標定位問題，進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進行定位，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性。
　　3.從海面背景圖像中準確地分割出艦船目標是測量無人機和艦船目標相對位姿的重要前提，針對海面艦船目標自動分割問題，提出了兩種基于視覺顯著性和圖論的艦船目標自動分割方法：基于Context-aware和圖割的艦船目標自動分割方法、基于Frequency-tuned和隨機游走的艦船目標自動分割方法。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進行自動分割，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基于目標輪廓模型的相對位姿估計方法，該方法通過匹配和配準當前圖像中的艦船目標輪廓與模型庫中的艦船目標輪廓得到無人機和艦船目標的相對位姿參數(shù)，具有穩(wěn)定性強、精度高等優(yōu)點。②基于紅外標志燈組的相對位姿估計方法，該方法通過檢測跟蹤事先布