田麗
摘 要:現(xiàn)如今,無人機在現(xiàn)代戰(zhàn)場上發(fā)揮著非常重要的作用。因此,進一步提高無人機空中對接效能,不斷優(yōu)化自主空中對接加油技術(shù)受到全世界的廣泛研究。此外,與傳統(tǒng)的導航方式相比,視覺導航方式有著精度高、頻率快、不受電子干擾等優(yōu)點?;诖耍疚闹饕槍o人機空中對接中視覺導航技術(shù)展開了深入研究和探討。
關(guān)鍵詞:無人機;空中對接;空中加油;視覺導航技術(shù)
引言
無人機空中對接是一種能有效提升巡航里程和續(xù)航時長的現(xiàn)金技術(shù)手段。但就目前來說,無人機有著續(xù)航時間短、有效載荷不足等缺點,需要定期返回基地進行補給,這嚴重削弱了無人機執(zhí)行長航時和復雜任務的能力,限制了無人機的使用。因此,近距相對位置和姿態(tài)測量技術(shù)是其中需要解決的關(guān)鍵問題之一。本文針對以上問題對無人機自主空中對接中視覺導航方法進行研究,并完成了近距對接的地面實驗,具體情況如下。
一、無人機空中對接流程
無人機控制對接流程一般劃分為以下四個階段:匯合、近距離對接、加油以及分離階段。這四個階段密切配合,并組成了一套高效、安全的無人機自主空中加油流程,每個階段都必須保證精準、有效。
(1)會合階段:無人機在空中發(fā)出加油請求,且加油機接收信號后,加油機會在制定空域進行巡航待機。這時無人機利用衛(wèi)星導航系統(tǒng),并在其指導下依據(jù)系統(tǒng)規(guī)劃的航線飛向加油機所在空域——會和空域。當無人機進入會和空域后,首先要保持一定飛行速度,在安全區(qū)域內(nèi)跟隨加油機飛行。在雙機穩(wěn)定飛行下,加油機放下加油錐管,無人機則開啟雙目視覺系統(tǒng),從而完成加油準備工作。
(2)近距離對接階段:空中無人機完成加油準備工作后,進入近距離對接階段。這時,無人機有GPS模式轉(zhuǎn)換到視覺導航模式,在視覺導航系統(tǒng)精準獲取加油椎管位置與狀態(tài)信息后,指導無人機平緩靠近加油錐套,一直到插頭插入錐套,從而完成近距離對接任務。
(3)加油階段:控制無人機與加油機完成對接后,進入加油階段。在加油時應保持繼續(xù)編隊飛行,使雙機盡量呈現(xiàn)相對靜止狀態(tài)。這時,加油機要及時打開加油閥口,然后將燃油輸送給無人機,直至加油結(jié)束,關(guān)閉加油閥口,完成加油
(4)分離階段:加油結(jié)束后,無人機緩慢斷開編隊飛行狀態(tài),且切換至衛(wèi)星導航模式,之后再飛行控制系統(tǒng)下緩慢減速,使加油錐套與插頭斷開,離開會和空域,完成對接任務。
二、空中對接視覺導航方案設(shè)計
(一)視覺標志物
完成對接流程后,通過參照視覺標準物,本文主要用一個仿真錐套來具體論述。標準主體為窄圓環(huán),圖標顏色呈現(xiàn)深藍色,且外層半徑為0.3m,內(nèi)層半徑為0.25m。對接圖標是整個無人機空中對接流程的重要基礎(chǔ),本研究為了提高識別率,利用了圖標顏色、形狀兩個主要信息。此外,在攝像機獲取的視野圖形中,對顏色進行分割,并進行橢圓檢測,最終依據(jù)圖像確定標志物大體范圍。不管是本文用到的圖標,還是無人機對接在實際中應用的錐套,外形基本上呈現(xiàn)圓形狀態(tài)。但由于加油機和無人機在空中存在相對位置,因此在無人機方向看加油機的錐套,一般呈現(xiàn)橢圓形狀?;诖?,本研究利用快速橢圓檢測算法,通過對圖像進行邊緣檢測,并將邊緣點聚合成幾段弧線,然后對這些弧線進行分類,最后根據(jù)3個判斷標準找出橢圓。
(二)相對位姿解算
相對位姿解算技術(shù)是指通過N個特征點以及圖像中N個像素點,計算并投影出相對物體關(guān)系,從而獲得相對位姿。相對位姿涉及到N點透視問題(PNP),目前主要利用迭代算法和非迭代算法對問題進行求解,但兩個方面各有優(yōu)缺點。例如,迭代算法精確度較高,但非迭代算法計算相對較小,計算麻煩等。在無人機空中對接時,需要要求對接過程精準有效,因此常使用迭代算法對PNP問題進行計算。
1.輪廓提取
本研究利用深藍色的圓環(huán)作為對接圖標,因此在橢圓檢測時,內(nèi)外環(huán)弧度很容易出現(xiàn)匹配誤差,并檢測出了多個橢圓。此外,橢圓擬合為了保證一定程度的容錯率,在半長軸長度和中心位置等相關(guān)參數(shù)也存在一定誤差,若直接使用擬合后結(jié)果,在進行位姿解算時就會產(chǎn)生較大影響。
本文在對橢圓檢測同時,也對圖形邊緣進行檢測。在邊緣檢測過程中,首先對圖像均值進行濾波,去除掉細微干擾邊緣,之后進行Canny邊緣檢測。因Canny邊緣檢測有較好的邊緣描述優(yōu)勢,因此可以解決橢圓檢測中邊緣不重等問題。此外,還需要提取邊緣圖的輪廓數(shù)據(jù),并將邊緣圖中的點信息轉(zhuǎn)化為多個輪廓信息,最后將檢測到的輪廓與橢圓對比,判斷依據(jù)要點為:①橢圓與輪廓中心是否重合;②橢圓面積與輪廓面積是否想接近;③周長是否相近。滿足上述三個條件,則認為該輪廓為圖標最外環(huán)邊緣輪廓。
2.最小外接矩形
準確識別出視覺標志物后,需要對最小外接舉行進行識別和確定,并利用最小外接矩形四個頂點作為特征點,進行相對位姿解算。該方法的優(yōu)勢在于簡單、有效,且能大大節(jié)省計算時間。
3.位姿解算
在進行位姿解算時,應用迭代算法(OI),通過將目標空間共線性誤差最小化,求出最佳的平移矢量和旋轉(zhuǎn)矩陣,其有著計算速度快、準確率高、迭代次數(shù)少、對初值不敏感等特點。
4.實驗結(jié)果分析
通過實驗表明,本文基于視覺導航方法,通過結(jié)合圖形形狀、顏色兩方面信息,能有效提高無人機空中對接時目標識別準確率,尤其在天氣較暗或刺眼情況下,也能保證對接質(zhì)量。這主要是由于在HSV顏色空間中,亮度對顏色分割的影響相對較小。同時,在實際無人機空中對接加油過程中,要求加油錐套和插頭在對接時確保相對位置精度達到10cm,而視覺導航技術(shù)能充分滿足無人機空中對接要求。
總結(jié)
總而言之,本文通過分析無人機空中對接流程,之后基于視覺導航法對空中無人機對接加油方案進行初步設(shè)計。本文研究創(chuàng)新點在于,應用視覺導航方法有效解決了橢圓檢測算法時存在邊緣誤差較大的問題,并提出了結(jié)合邊緣檢測和橢圓檢測的OI算法。依托整個識別算法,可以在真實環(huán)境中模擬測試,結(jié)果表明,視覺導航算法能夠準確、高效的完成無人機對接任務。
參考文獻
[1]劉愛超,佘浩平,楊欽寧,周思成.無人機空中對接中的視覺導航方法[J].導航定位與授時,2019,6(01):28-34.
[2]單堯,孫永榮,黃斌,李旺靈.自主空中加油飛行對接演示平臺設(shè)計與實現(xiàn)[J].電子測量技術(shù),2016,39(12):176-179+188.
[3]吳騰飛.無人機軟式自主空中加油視覺導航技術(shù)研究[D].南京航空航天大學,2015.
[4]蔣紅巖,李文川,肖銘.無人機自主空中加油技術(shù)探究[J].航空科學技術(shù).2011(01)
[5]蔡昌軍.無人駕駛飛機的發(fā)展趨勢[J].中國航天.2000(03)