[发明专利]一种基于视觉-惯性紧耦合的飞行器着陆位姿估计方法

说明书

本公开提供一种基于视觉‑惯性紧耦合的飞行器着陆位姿估计方法，所述方法包括真实特征点检测过程、合成特征点生成过程、相对位姿解算过程；其中真实特征点检测过程包括：视频采集、图像增强、目标检测、输出特征点；合成特征点生成过程包括：读取惯性测量单元的位姿参数，读取机场地标点的地理信息，计算合成特征点；相对位姿解算过程包括：读取真实特征点和合成特征点，读取机场地标点的地理信息，并解算出飞行器和着陆平台之间的相对位姿。

技术领域

本发明涉及组合导航领域，具体涉及一种基于视觉-惯性紧耦合的飞行器着陆位姿估计方法。

背景技术

传统飞行器进近着陆导航常采用卡尔曼滤波(KF)、PnP方法或非线性优化(ULO)，构建的视觉测量模型为非线性时变系统时，即使采用扩展卡尔曼滤波(EKF)或粒子滤波(PF)也很难明显提高滤波精度，且计算时间较长；PnP算法受图像中目标检测精度的影响较大，且依赖于图像特征数量，当图像特征数量较小时(如<5)位姿解算精度较差；非线性优化方法通过多次迭代目标函数达到最小值来寻找最优解，其计算时间不确定，不能满足机载应用的强实时性需求。

发明内容

本发明的目的：为满足多旋翼无人机起降、固定翼飞机进近着陆和舰载机着舰等应用，实现飞行器与着陆平台之间相对位姿估计，使其具备低成本、强实时、高精度和高可靠的特性。

本发明的技术方案：

通过本发明的基于视觉-惯性紧耦合的飞行器着陆位姿估计方法实现上述目的，所述方法包括真实特征点检测过程、合成特征点生成过程、相对位姿解算过程；其中真实特征点检测过程包括：视频采集、图像增强、目标检测、输出特征点；合成特征点生成过程包括：读取惯性测量单元的位姿参数，读取机场地标点的地理信息，计算合成特征点；相对位姿解算过程包括：读取真实特征点和合成特征点，读取机场地标点的地理信息，并解算出飞行器和着陆平台之间的相对位姿。

在上述基于视觉-惯性紧耦合的飞行器着陆位姿估计方法中，在真实特征点检测过程中，可以利用图像传感器进行视频采集，图像传感器是可见光相机(VIS)、短波红外相机(SWIR)、长波红外相机(LWIR)或它们的组合。

在上述基于视觉-惯性紧耦合的飞行器着陆位姿估计方法中，在合成特征点生成过程中，惯性测量单元可以是惯性导航系统(INS)或航向姿态参考系统(AHRS)。

在上述基于视觉-惯性紧耦合的飞行器着陆位姿估计方法中，在相对位姿解算过程中，可以采用DLS、SDP、DLS+LM、Clamped DLT或EPnP算子解算飞行器和着陆平台之间的相对位姿。

本发明的方法可实时估计飞行器与着陆平台之间的相对位姿，具有鲁棒性强、位姿精度高、设计与维护成本较低的特点。

在本发明的方法中，首先，建立从世界坐标系到CCD像素坐标系之间的视觉投影模型。其次，利用惯性导航的位姿数据和着陆平台的位置数据，通过视觉投影模型计算出着陆平台上特殊点在像素平面内的坐标。再次，将图像中检测出着陆平台的目标特征(如跑道四边形的四条边缘线、跑道四边形的四个顶点或着陆信标中的标记点)和着陆平台上特殊点在像素平面投影点的像素共同作为Efficient PnP(EPnP)算法的像素点输入，且两者不重复；将机场特殊点在着陆平台坐标系下的坐标作为EPnP的世界坐标点输入；通过EPnP快速解算出飞行器相对于着陆平台的位置和姿态。通过真实飞行数据验证了本发明的方法能够满足飞行器进近着陆过程中相对于着陆平台的位姿估计需求。

附图说明

将参考附图详细描述本发明，其中：

图1示出基于视觉-惯性紧耦合的飞行器着陆位姿估计方法框架；

图2示出世界坐标系到CCD像素坐标系的视觉投影模型；

图3示出实施方案中各设备互联关系。