基于智能視覺的無人機(jī)導(dǎo)航技術(shù)研究

張謙 鄔依林

摘 要： 基于魯棒濾波的無人機(jī)著陸相對(duì)導(dǎo)航方法是通過設(shè)計(jì)的魯棒高階容積濾波相對(duì)導(dǎo)航濾波器實(shí)現(xiàn)無人機(jī)著陸導(dǎo)航，缺乏無人機(jī)導(dǎo)航圖像預(yù)處理過程，導(dǎo)航準(zhǔn)確性差。為此，提出基于智能視覺的無人機(jī)著陸導(dǎo)航方法，采用基于視覺的無人機(jī)導(dǎo)航特征提取方法，通過高、低帽濾波器增強(qiáng)無人機(jī)視頻跑道圖像，使用Ostu分割法對(duì)增強(qiáng)無人機(jī)視頻跑道圖像做二值化處理和去噪預(yù)處理，通過Hough變換提取預(yù)處理后無人機(jī)跑道圖像中跑道的直線特征。依據(jù)獲取的直線特征，進(jìn)行無人機(jī)姿態(tài)角和位置運(yùn)算以及換算后，獲取無人機(jī)的姿態(tài)角和位置，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)著陸的自主導(dǎo)航。實(shí)驗(yàn)證明，所提方法能夠有效地對(duì)無人機(jī)著陸進(jìn)行導(dǎo)航，并且準(zhǔn)確性和效率較高。

關(guān)鍵詞： 智能視覺； 無人機(jī)； 著陸導(dǎo)航； 圖像預(yù)處理； 特征提取； 姿態(tài)角

中圖分類號(hào)： TN965?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2018）16?0132?03

Abstract： The unmanned aerial vehicle （UAV） landing relative navigation method based on robust filtering achieves UAV landing navigation by means of the designed robust high?order volume?filtering relative navigation filter， resulting in lack of the preprocessing process of UAV navigation images， and poor navigation accuracy. Therefore， a UAV landing navigation method based on intelligent vision is proposed. The vision?based UAV navigation feature extraction method is adopted. The high and low hat filters are used to enhance UAV video runway images. The Ostu segmentation method is used to perform binarization processing and denoising preprocessing for enhanced UAV video runway images. The Hough transform is used to extract the linear feature of runways in preprocessed UAV runway images. According to the obtained linear feature， the attitude angle and position of the UAV are obtained after calculation and conversion of the attitude angle and position of the UAV， so as to realize autonomous navigation of UAV landing. The experimental results show that the proposed method can effectively navigate UAV landing， and has high accuracy and efficiency.

Keywords： intelligent vision； UAV； landing navigation； image preprocessing； feature extraction； attitude angle

無人機(jī)具有體積小、靈活性高、耗費(fèi)低等特點(diǎn)，當(dāng)下，已經(jīng)較為廣泛地運(yùn)用于監(jiān)控、通信、拍攝等諸多領(lǐng)域[1]。研究無人機(jī)在監(jiān)控中的著陸過程，對(duì)于確保無人機(jī)回收質(zhì)量和安全性，具有重要的價(jià)值。以往研究出的無人機(jī)著陸導(dǎo)航方法由于導(dǎo)航精度差、效率低等缺點(diǎn)已經(jīng)逐漸被淘汰。隨著智能視覺技術(shù)的極速發(fā)展，利用智能視覺信息實(shí)現(xiàn)無人機(jī)著陸導(dǎo)航的方法得到研究人員越來越多的關(guān)注[2]。傳統(tǒng)基于魯棒濾波的無人機(jī)著陸相對(duì)導(dǎo)航方法，通過設(shè)計(jì)的魯棒高階容積濾波相對(duì)導(dǎo)航濾波器實(shí)現(xiàn)對(duì)無人機(jī)著陸的準(zhǔn)確導(dǎo)航，缺乏無人機(jī)導(dǎo)航圖像預(yù)處理過程，導(dǎo)航準(zhǔn)確性差。基于此，本文提出了基于智能視覺的無人機(jī)著陸導(dǎo)航方法，提高無人機(jī)著陸導(dǎo)航效率和準(zhǔn)確率[3]。

1 基于智能視覺的無人機(jī)著陸導(dǎo)航方法

1.1 基于視覺的無人機(jī)導(dǎo)航特征的提取

1.1.1 圖像預(yù)處理

無人機(jī)在空中飛行時(shí)，通過對(duì)機(jī)場(chǎng)跑道指示燈的特征點(diǎn)提取，能夠?qū)ε艿赖拇笾挛恢眉胺较蜻M(jìn)行估算[4]。但由于噪聲和其他光源等外在因素的存在，跑道上的特征點(diǎn)難以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確提取。為了解決這個(gè)問題，需要對(duì)跑道的特征視頻圖像實(shí)施預(yù)處理，減少或消除其他光源的影響。首先用灰度形態(tài)學(xué)中的高、低帽濾波器使圖像增強(qiáng)，然后用Ostu分割法對(duì)增強(qiáng)后圖像做二值化處理得到二值化圖像，并進(jìn)行圖像去噪處理。

相對(duì)于跑道邊光源分散的散射光，指示燈的燈光比較集中，這樣對(duì)跑道邊緣做出的計(jì)算只是簡(jiǎn)單的運(yùn)算，為了確保檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性以及運(yùn)算速度，要保證充足的特征點(diǎn)。為消除高亮度而又相對(duì)孤立的噪聲假設(shè)跑道上的指示燈多于其他的散射光源，邊緣的指示燈多于入口處的指示燈，對(duì)其二值化圖像中的高灰度（碼值為1）像素點(diǎn)實(shí)施區(qū)域處理。設(shè)[bw]是原圖像的二值圖像，[bwi，j=1]，對(duì)像素點(diǎn)[i，j]的[I×J]鄰域進(jìn)行觀察，若這個(gè)鄰域中全部像素灰度值相加小于閾值T，則像素點(diǎn)[i，j]是二值圖像內(nèi)的噪聲，小鄰域和大鄰域分別對(duì)圖像的微小噪聲、較大且單獨(dú)的噪聲實(shí)施去噪。

1.1.2 無人機(jī)跑道圖像中直線特征提取

經(jīng)過圖像預(yù)處理后，無人機(jī)視頻跑道圖像內(nèi)的噪聲被大幅消除，使有效信息被保存，在去噪圖像內(nèi)進(jìn)行關(guān)聯(lián)信息的提取能夠獲取跑道兩邊及中線指示燈的方位，即跑道的大概方位[5]。同側(cè)指示燈呈直線排列是指示燈的特征，在此特征的基礎(chǔ)上，用Hough變換來檢測(cè)跑道的邊緣和中線。也就是采用Hough變換提取預(yù)處理后無人機(jī)導(dǎo)航圖像中跑道的直線特征。本文對(duì)無人機(jī)導(dǎo)航二值圖像內(nèi)3條最長(zhǎng)的直線最大值進(jìn)行提取，在提取無人機(jī)圖像中跑道直線特征時(shí)，若出現(xiàn)最大點(diǎn)數(shù)過差異直線的情況，平均差異直線的參數(shù)獲取新直線為特征線。

1.2 無人機(jī)姿態(tài)角和位置的計(jì)算

1.2.1 攝像機(jī)姿態(tài)角和位置的計(jì)算

相對(duì)于無人機(jī)，攝像機(jī)是靜止的，所以攝像機(jī)同地面坐標(biāo)的姿態(tài)角與無人機(jī)同地面的姿態(tài)角一致，通過第1節(jié)提取的無人機(jī)跑道圖像的直線特征能夠獲取攝像機(jī)的姿態(tài)角[6]。通過攝像機(jī)同地面坐標(biāo)系的3個(gè)歐拉角得到地面坐標(biāo)系至攝像機(jī)坐標(biāo)系的變換矩陣為[T=TcbTbi]。

1） 在入口處指示燈的成像內(nèi)提取直線進(jìn)行滾動(dòng)角的計(jì)算，設(shè)[l3]是平面內(nèi)入口處指示燈的成像，[kl3]為其斜率，可得滾動(dòng)角為：

2） 通過圖像豎直中線的方位同圖像內(nèi)消失點(diǎn)的誤差進(jìn)行偏航角的計(jì)算。在進(jìn)行偏航角的計(jì)算時(shí)，會(huì)出現(xiàn)偏航角為零與偏航角非零兩種情況。偏航角為零時(shí)，圖像較為簡(jiǎn)單，算法參照文獻(xiàn)[7]的算法即可。偏航角非零的情況下，滾動(dòng)角同樣存在非零的可能性，圖像會(huì)變得相對(duì)繁瑣，這時(shí)采用的解決方法是對(duì)[I′]進(jìn)行補(bǔ)償，即以圖像中心[O]為中心轉(zhuǎn)動(dòng)[I′]的坐標(biāo)[ψ]角，通過轉(zhuǎn)動(dòng)后的坐標(biāo)對(duì)偏航角[ψ]進(jìn)行計(jì)算，其中i為攝影機(jī)位置，具體如圖1所示。

上述過程基于提取的無人機(jī)跑道圖像中直線特征，對(duì)攝像機(jī)姿態(tài)角和位置計(jì)算結(jié)果的換算得到無人機(jī)的姿態(tài)角和位置，完成無人機(jī)著陸的智能導(dǎo)航。

3 實(shí)驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證使用本文方法對(duì)無人機(jī)進(jìn)行導(dǎo)航時(shí)對(duì)于障礙物躲避的準(zhǔn)確性[9]，采用本文方法對(duì)兩個(gè)連續(xù)的障礙物進(jìn)行躲避試驗(yàn)。兩個(gè)障礙物分別為靜止的物體和行走的人員，試驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。

對(duì)圖2進(jìn)行分析能夠得到，通過本文方法對(duì)靜止障礙物和動(dòng)態(tài)障礙物都能夠進(jìn)行識(shí)別并控制無人機(jī)進(jìn)行成功躲避，并且在上一個(gè)障礙物成功躲避后會(huì)自動(dòng)對(duì)前進(jìn)方向上的下一個(gè)障礙物進(jìn)行尋找。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，無人機(jī)使用本文方法能夠有效地對(duì)無人機(jī)前進(jìn)方向上的障礙物進(jìn)行躲避。實(shí)驗(yàn)為了驗(yàn)證本文方法對(duì)無人機(jī)導(dǎo)航的效率，使用本文方法、基于直線稀疏光流場(chǎng)的無人機(jī)姿態(tài)估計(jì)導(dǎo)航方法以及基于魯棒濾波的無人機(jī)著陸相對(duì)導(dǎo)航方法[10]進(jìn)行效率對(duì)比的試驗(yàn)，結(jié)果見表1。

通過對(duì)表1分析能夠得到，使用本文方法對(duì)無人機(jī)進(jìn)行著陸導(dǎo)航所用的時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他兩種方法進(jìn)行無人機(jī)著陸導(dǎo)航所用時(shí)間，說明使用本文方法能夠提高無人機(jī)著陸導(dǎo)航的效率。

4 結(jié) 論

本文提出基于智能視覺的無人機(jī)著陸導(dǎo)航方法，對(duì)無人機(jī)視頻跑道圖像進(jìn)行預(yù)處理，在預(yù)處理后圖像上提取無人機(jī)跑道直線特征，再結(jié)合無人機(jī)姿態(tài)角和位置的計(jì)算，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)高效率與高準(zhǔn)確性的著陸導(dǎo)航。

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