视觉辅助的无人机自主空中加油建模与仿真

为准确获得插头锥套式空中加油过程中无人机与锥套的相对位姿信息,提出了机器视觉辅助的插头锥套式无人机自主空中加油仿真方案,开发了基于Open CV,Simulink及Vega Prime视景仿真技术的闭环仿真系统.研究了机器视觉识别跟踪锥套的图像处理算法,利用Kalman滤波算法估计无人机与锥套的相对位姿.仿真结果表明,机器视觉算法可以准确识别跟踪锥套,滤波器状态估计的收敛速度较快,无人机姿态角变化范围较小,保证了插头锥套式无人机自主空中加油的平稳安全对接.     

视觉辅助的无人机自主空中加油建模与仿真

为准确获得插头锥套式空中加油过程中无人机与锥套的相对位姿信息,提出了机器视觉辅助的插头锥套式无人机自主空中加油仿真方案,开发了基于Open CV,Simulink及Vega Prime视景仿真技术的闭环仿真系统。研究了机器视觉识别跟踪锥套的图像处理算法,利用Kalman滤波算法估计无人机与锥套的相对位姿。仿真结果表明,机器视觉算法可以准确识别跟踪锥套,滤波器状态估计的收敛速度较快,无人机姿态角变化范围较小,保证了插头锥套式无人机自主空中加油的平稳安全对接。     

基于自适应联邦滤波的相对导航信息融合

针对基于GPS/MV组合导航方式的无人机空中加油问题,分析了对接阶段GPS及视觉传感器存在的条件约束。在建立导航传感器非线性相对位置测量模型的基础上,设计了基于扩展卡尔曼滤波的自适应联邦滤波器,并与集中式滤波进行了对比仿真。结果表明,提出的算法保证了部分传感器失效时导航数据输出的平稳性和容错性,滤波精度完全满足无人机空中加油相对导航系统要求。     

无人机软管式自主空中加油视觉导航技术

近年来,机器视觉技术的迅速发展给无人机自主空中加油提供了一种新思路,克服了传统GPS动态适应能力差的不足。基于双目视觉,提出了一种实用的无人机自主空中加油导航方案,并提出了一种利用深度学习进行检测跟踪配合几何约束进行位姿计算的技术。根据加油机和受油机距离的不同,将导航分为远端导航和近端导航。全程对加油锥套进行检测和跟踪,并在近端进行锥套位姿计算。实验结果表明,该算法满足加油的鲁棒性要求,稳定跟踪锁定目标距离范围大于40m。当与目标距离小于10m时,距离误差优于±10cm。说明本文提出的方法具有较强的应用前景。     

无人机空中对接中的视觉导航方法

无人机空中加油是一种能有效提升巡航里程及续航时长的技术手段,近距相对位置和姿态测量技术是其中需要解决的关键问题之一。针对该问题研究了无人机自主空中对接中的视觉导航方法,完成了近距对接的地面实验。首先,利用移动对接图标和无人机的GPS/INS信息进行无人机的粗略导航,完成会合;再充分利用视觉图标的颜色与形状信息,通过颜色分割选取目标可能区域,在这些区域中进行快速椭圆检测,针对椭圆检测算法存在误检测及边缘不重合的问题,提出了椭圆检测与轮廓检测相结合的方法,能够更准确地描述图标边缘;最后,利用改进的OI算法进行相对位姿的估计,实现近距的精确导航。实验结果表明,无人机在较高速度下的跟踪效果良好,采用的视觉导航方法能够满足空中对接中精度与实时性的要求。     

对接航天器间相对位姿单目视觉测量的两阶段迭代算法(英文)

视觉敏感器常用做航天器交会对接最终逼近段的测量敏感器,针对基于光标点和单目视觉的航天器间相对状态测量问题,提出了一种基于逆投影思想的两阶段迭代求解算法。该算法包含景深恢复和绝对定向解算两阶段,在景深恢复阶段计算各特征点的景深,在绝对定向解算阶段基于绝对定向问题的解析算法计算相对位姿参数,上述两阶段迭代进行直至结果收敛。最后,对该算法的收敛性进行了理论分析,并对该算法进行了数学仿真,结果进一步验证了算法的有效性和收敛性。     

无人机空中加油过程中基于机器视觉的相对位姿估计(英文)

本文主要研究了在无人机空中自主加油过程中,利用安装在无人机上的摄像机得到的视觉图像确定无人机与加油机之间相对位置关系的算法。本文以经典的OI算法为基础展开研究,文章主要分为三个部分:首先简要介绍了OI算法的基本实现方法,指出了在OI算法中,旋转矩阵R的初值的选择对于位姿估计的精度有一定的影响。其次主要介绍了一种线性算法用于获取R初值的方法,同时针对空中加油过程中无人机与加油机之间的相对姿态角变化较小的特点,提出了可以将旋转矩阵R的初值设为单位矩阵。论文最后在仿真环境下对相关算法展开实验研究,同时研究了在高斯噪声环境下特征点在加油机表面的分布对位姿估计结果的影响,论文得到如下的结论:1、针对空中加油过程中无人机与加油机之间的相对姿态角变化较小的特点,在高斯噪声环境下,以单位矩阵作为旋转矩阵的初值得到的位姿估计的结果好于以线性算法为初值的结果。2、在相同的高斯噪声环境下,特征点之间的距离越大时得到的位姿估计结果的精度越高。3、特征点的数量对相对位姿估计的精度没有明显影响。     

无人机自主着陆视觉相对位姿测量误差分析方法

卫星拒止条件下无人机自主安全回收的关键是全自主、高精度的测量无人机相对着陆场站的相对位姿信息。视觉相对位姿测量直接敏感高动态运动体之间的相对位姿信息,具有全自主、高精度等优势,为无人机自主安全回收提供新的技术途径。针对视觉相对位姿测量精度易受目标特征提取精度和相机内参数标定误差影响的问题,提出了一种无人机自主着陆视觉相对位姿测量误差分析方法,该方法通过研究测量机理模型确定关键误差影响因素,计算相关参数变化对测量精度的影响,最后利用仿真分析验证本文所提方法的有效性。     

基于视觉的大尺度部件相对位姿实时测量方法研究

相对位姿是装配过程中的一项重要监控项。针对大尺度部件对接过程中的相对位姿测量需求,提出了一种基于视觉的相对位姿实时测量方法。该方法利用单目视觉技术,通过采集合作靶标的图像,实时解算大部段间的相对位姿,用于辅助大尺度部件的装配。首先,设计了一套相对位姿实时测量系统,包括搭载单目相机的视觉测量单元,以及用于辅助位姿解算的合作靶标;其次,对相对位姿测量的完整流程进行了研究,包含系统标定方法与实时位姿解算方法;最后,在实验室环境下对位姿测量系统的精度进行测试。试验结果表明,位姿测量系统在垂直于光轴方向的重复精度可达0.02mm,沿光轴方向重复精度优于0.2mm,输出位姿结果时间低于0.3s;对多测量单元组网测量进行了仿真计算,垂直于光轴方向的重复精度优于0.1mm,沿光轴方向重复精度优于0.2mm,输出位姿结果时间优于1.3s。试验结果表明,提出的方法可满足一般大尺度部件对接过程实时位姿监控与对接状态评估的需求。     

飞机大部件自动对接同步调姿方法

提出了飞机大部件自动对接同步调姿方法,实现了大部件调姿基准点的连续自动跟踪测量和位姿连续调整.在此基础上开发了集测量场构建、大部件位姿解算和调整等功能于一体的大部件自动对接集成控制软件,并在ARJ21飞机翼身自动对接现场进行了应用试验,结果证明该方法能有效完成飞机翼身自动对接过程,提高测量和对接效率.