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。     

基于对偶数的航天器多特征融合相对导航算法

针对基于视觉的航天器相对导航问题,利用对偶数推导并给出了航天器相对耦合动力学方程,该方程一体化描述了追踪航天器相对于目标航天器的姿态运动和轨道运动,且考虑了由非质心点引起的相对姿态与相对轨道之间的耦合影响。在对偶代数的框架内,统一描述了目标航天器上的特征点和特征线,并基于特征点、线在像平面的投影建立了多特征融合的单目视觉测量模型。最后通过对系统状态方程以及测量方程的线性化,应用迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)算法对非质心点的相对运动状态进行了估计。仿真结果表明,本文的算法能够对航天器非质心点的相对运动状态进行较高精度的估计。     

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。     

失效卫星远距离相对位姿估计与优化方法

针对远距离非合作慢旋目标位姿估计精度问题,提出一种融合图像超分辨与视觉SLAM的相对位姿估计方法。算法主要包含3个步骤：通过梯度引导生成式对抗超分辨技术,提升目标图像的质量以获取更多更高质量的特征点;构建特征数据库实现当前帧与特征数据库的匹配,提升旋转目标的特征跟踪稳定性;利用图优化对多帧图像进行联合位姿优化,消除累计误差,得到更为精确的估计结果。为稳定网络的训练,将自然进化算法引入到对抗训练中。为增强模型的泛化性和鲁棒性,实验中的数据集采用半物理仿真获得。实验结果表明,当等效距离为25 m且失效卫星以25（°）/s的速度旋转时,目标图像经超分辨网络增强后,能够实现连续稳定的长时间测量。     

无人机自动着陆中的机器视觉辅助技术

设计了一套辅助无人机自动着陆的机器视觉系统。该系统由机载硬件设备和用户开发软件共同组成,用以完成数字图像处理任务和无人机运动参数估计任务。系统传感器包括一个单目摄像机和机载惯性陀螺;数字图像处理使用的主要算法有图像的轮廓提取、角点检测和模版匹配。基于角点处各个方向上灰度差变化较大的特征,依据最小核值相似(SUSAN)算法和角点几何结构分析,提出一种改进的角点特征提取算法;根据任务开发的位置参数估计算法依据摄像机透视投影理论,运用摄像机成像标定方法导出了一种高精度的位置测量模型。通过计算机仿真表明,所提出的计算机视觉位置参数估计算法可以达到无人机着陆过程的精度要求。     

基于立体视觉的无人机位姿测量方法

现有的无人机位姿视觉测量方法大多基于诸如关键点等几何尺寸在图像和模型间的对应关系完成位姿计算；然而，在复杂情况下易出现关键点图像坐标定位失效的问题，而针对特定机型的算法设计泛化性不佳。针对这一问题，本文提出了一种基于立体视觉的固定翼无人机位姿测量方法，通过立体视觉重建目标无人机三维点云，基于无人机组件三维点云拟合鲁棒地完成位姿测量。首先，使用一种二维、三维数据结合的方式，利用卷积神经网络完成组件的分割。其次，分别利用机翼和机身点云拟合无人机坐标系的z轴和x轴，进而完成目标无人机位姿的计算。整个计算过程无需已知具体机型或尺寸。经试验验证，本文方法在10m的范围内达到了1.57°和0.07m的位姿测量精度，具有较高的精度和鲁棒性。     

新型复合式无人直升机悬停/着陆控制

旋翼-涵道复合式无人直升机是一种具有特殊机体结构的新型无人直升机,悬停和着陆控制是该类无人直升机飞行控制设计的一大难点。依据复合式无人直升机运动机理建立了非线性动力学模型,在悬停配平状态下进行小扰动线化和降阶处理,给出了用于控制律设计和仿真的线性模型。运用期望隐模型和特征结构配置方法设计了姿态角速度与垂向速度控制内回路,内回路输出角速度积分得到的姿态角反馈和线速度反馈构成纵横向线速度控制外回路。悬停/着陆仿真验证了内回路能实现良好的角速度指令跟踪解耦控制,外回路能实现良好的悬停位置保持和着陆轨迹跟踪控制。     

单目相机物体位姿估计方法研究

现有的机器视觉通常以边缘轮廓和角点作为特征,因此要求背景单一,对环境结构化依赖程度高。为了拓展机器人的应用范围,使其脱离结构化的环境,提出了一种基于SIFT特征点和PNP技术的单目相机估计目标物体位姿的方法。以BumbleBee双目相机为硬件基础,以C++为开发平台,结合了Eigen计算库、OpenCV图像处理库和Triclops库,开发了单目视觉位姿估计算法,实现在复杂背景下对表面纹理较为丰富的物体的位姿估计。利用试验对所提方法进行了验证,试验结果表明,该算法具有较高的估计精度,可以作为机器抓取的依据。     

月面特征稀疏环境下的视觉惯性SLAM方法

月球车在执行科学探测任务过程中,其自身的高精度定位是一项亟需解决的关键问题。针对在特征稀疏的月面环境下的定位问题,提出一种视觉惯性融合的SLAM方法,将视觉测量与惯性传感器的信息利用位姿图优化方法融合,实现高精度的联合定位。针对特征稀疏环境下的前端视觉数据关联误差较大的问题,提出了一种基于四元树的光流跟踪算法,能够有效地跟踪鲁棒的特征点,提升了关键帧之间相对位姿估计的准确性。并且针对月面环境特有的恒星无穷远点干扰问题,提出一种高效的恒星点剔除算法,能够有效改善无穷远点导致的定位精度下降的问题。搭建了一套模拟月面环境的计算机仿真系统,并构建了多个月面环境视觉惯性SLAM仿真数据集,在不同的模拟月面场景下进行定位性能仿真验证,仿真测试结果表明本文算法的鲁棒性更强,具有更高的定位准确度。     

基于双圆特征的无人机着陆位置姿态视觉测量方法

提出了一种无人机自主着陆位置姿态的单目视觉测量方法,建立了机载摄像机的运动和投影模型。设计了新型双圆图案着陆平面靶标,采用双圆的8个公切点,产生21个具有透视投影不变性的特征点,并提出了在复杂背景中全自动双圆特征的图像提取新方法及标记特征点的方案,实验表明,768×576像素大小的图像,特征提取及标记耗时小于9ms。仿真试验表明,摄像机距离靶标10m左右,噪声偏差达到1.5像素时,单轴位置RMS误差小于6cm,单轴姿态RMS误差小于0.7°,所提出的算法具有很强的抗噪声能力,能够满足无人机自主着陆位置姿态实时测量的要求。     

Use of land＇s cooperative object to estimate UAV＇s pose for autonomous landing

The research of unmanned aerial vehicles＇（UAVs＇）autonomy navigation and landing guidance with computer vision has important signifcance.However,because of the image blurring,the position of the cooperative points cannot be obtained accurately,and the pose estimation algorithms based on the feature points have low precision.In this research,the pose estimation algorithm of UAV is proposed based on feature lines of the cooperative object for autonomous landing.This method uses the actual shape of the cooperative-target on ground and the principle of vanishing line.Roll angle is calculated from the vanishing line.Yaw angle is calculated from the location of the target in the image.Finally,the remaining extrinsic parameters are calculated by the coordinates transformation.Experimental results show that the pose estimation algorithm based on line feature has a higher precision and is more reliable than the pose estimation algorithm based on points feature.Moreover,the error of the algorithm we proposed is small enough when the UAV is near to the landing strip,and it can meet the basic requirements of UAV＇s autonomous landing.     

Monocular Vision-based Two-stage Iterative Algorithm for Relative Position and Attitude Estimation of Docking Spacecraft

Visual sensors are used to measure the relative state of the chaser spacecraft to the target spacecraft during close range rendezvous phases. This article proposes a two-stage iterative algorithm based on an inverse projection ray approach to address the relative position and attitude estimation by using feature points and monocular vision. It consists of two stages: absolute orientation and depth recovery. In the first stage, Umeyama's algorithm is used to fit the three-dimensional (3D) model set and estimate the 3D point set while in the second stage, the depths of the observed feature points are estimated. This procedure is repeated until the result converges. Moreover, the effectiveness and convergence of the proposed algorithm are verified through theoretical analysis and mathematical simulation.     

基于视觉引导的无人直升机着舰技术研究

以无人直升机为被控对象,根据实际着舰流程研究了视觉引导系统的软硬件架构。在硬件上通过在摄像头加装云台,避免了无人机因姿态改变造成视野中目标图像的丢失,提高了位姿解算的精度。提出一种以红外灯设计的合作目标图案为着舰目标的视觉引导着舰系统,能够在不同光线强度、复杂周边环境下成功识别合作目标,具有良好的抗噪能力。研究设计了一套图像处理与位姿解算的引导系统,通过实验验证姿态参数的误差在2°以内,位置参数的误差小于2cm,能够满足着舰的精度要求;每帧图像的处理速度在30ms左右,具有良好的实时性。     

基于序列图像的航天器自主导航降维滤波方法

非合作目标的运动感知与状态估计,是太空领域技术发展的重要组成部分。非合作目标相对状态的精确估计是相对导航的难点问题。传统的非合作目标扩展卡尔曼滤波算法需要结合非合作目标的质心位置,增加了状态变量的维数,提高了系统不确定性,从而会影响状态扩展卡尔曼滤波的收敛速度。提出了一种基于序列图像的非合作目标相对导航方法,该方法在不对质心进行估计的情况下首先对非合作目标姿态进行估计,在完成非合作目标姿态估计后再对其质心进行估计。本文推导了光学相机测量值与目标真实姿态的关系,构建了基于序列图像的测量模型,分别建立了不含有非合作目标质心位置的状态方程和基于非合作目标位置、速度矢量的状态方程,设计了适用于非合作目标状态估计的扩展卡尔曼滤波算法。仿真实验表明该方法可在10 Hz采样频率下经过50次采样（即5 s）内快速收敛,从而有利于空间飞行器的在轨服务与维护。     

用于无人直升机着舰控制的计算机视觉技术研究

 通过理论分析和计算机半实物仿真研究了一种应用于无人直升机自主着舰的双目立体计算机视觉系统及相关计算机视觉技术。研究了基于HSV 均匀色标的计算机视觉技术在无人直升机着舰控制中的应用。使用Hough 变换算法检测直线参数,在Hough 变换中利用梯度信息,它的应用打破了Hough 变换的计算瓶颈。整套算法的抗噪声能力很强,达到了无人直升机自主着舰的实时性和实用性要求。     

Using natural features for vision based navigation of an indoor-VTOL MAV

The use of natural features for vision based navigation of an indoor Vertical-Take-Off-and-Landing (VTOL) Micro Aerial Vehicle (MAV) named Air-Quad is presented. Air-Quad is a small four-rotor helicopter developed at the ITE.Such a helicopter needs reliable attitude information. The measurements of the used MEMS gyroscopes and accelerometers are corrupted by strong noise. To be useful, the MEMS sensors have to be part of an integrated navigation system with aiding through complementary sensors like GPS or the computer vision module presented here.In the computer vision module, feature points are detected and tracked through the image sequence. The relative rotation and translation of the camera are estimated using the two-dimensional motion of the feature points.The three-dimensional points in the scene are modeled with the image coordinates of their first sighting and their inverse depths. Only these inverse depths are estimated for the feature points. An efficient sparse bundle adjustment algorithm is used to improve the estimation of the scene structure and the navigation solution.It is shown that the use of the computer vision module greatly improves the navigation solution compared to a solution based only on MEMS sensors.     

无速度反馈的航天器姿轨耦合跟踪控制

提出了一种无速度反馈的航天器姿轨耦合跟踪控制算法。首先建立起基于对偶四元数的带扰动和参数不确定性的航天器姿轨耦合动力学模型。然后基于浸入与不变流形理论设计了速度观测器,通过增益注入对非线性项抑制,从而同时估计角速度和线速度。利用李雅普诺夫函数分析了观测器状态量的收敛性以及注入增益的有界性,证明了该观测器的指数稳定性。最后设计了一个比例-微分（PD）位置与姿态跟踪控制器,该控制器可以实现航天器的任意姿态与位置跟踪,分析了这种观测-控制结构的闭环系统渐近稳定性。仿真验证了该速度观测器和控制器的有效性以及对于参数不确定性和测量噪声具有较好的鲁棒性。