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.     

CamShift在加油锥套识别跟踪中的应用

针对插头锥套式自主空中加油过程中加油锥套的识别跟踪问题,提出了一种基于Cam Shift的视觉识别跟踪算法。选取加油锥套跟踪视觉特征,将RGB空间图像转换到HSV色彩空间,并采用自适应阈值算法分割图像。运用最小二乘椭圆拟合算法解算锥套在图像中的中心点坐标;根据目标像素位置变换速度,对Mean Shift算法的目标搜索窗宽进行自适应修正;定义基于巴氏系数的阈值函数,处理锥套被遮挡的情况;将VC与Open CV相结合,设计了加油锥套视觉跟踪软件,对锥套位置进行实时解算和显示。试验结果表明,该算法可达到毫米级精度,满足自主空中加油视觉导航的技术要求。     

面向自主空中加油任务的目标检测技术研究

针对软式空中加油任务自主对接过程中的视觉需求，本文进行了基于深度学习的自主空中加油锥套目标检测技术研究。首先，构造了一组包含不同目标尺度、背景并经数据增广后的软式自主空中加油锥套图像数据集。其次，结合当前主流的智能检测算法，对比分析了不同单双阶段检测算法在加油锥套数据集中的检测效果。在Faster RCNN网络添加了自适应置信度筛选模块，降低了其错检概率。为满足工程化应用需求，对YOLOv5网络进行轻量化改造，在几乎不降低检测精度的情况下提高了YOLOv5的检测速度，并大大降低了模型复杂度与运算资源消耗。该研究验证工作为后续展开锥套跟踪及位姿解算等研究提供了良好基础，可以为相关算法在自主空中加油任务中的进一步工程化应用提供重要的先验信息和技术参考。     

基于无损切换的无人机自主空中加油技术研究

提出了基于无损切换的无人机自主空中加油解决方案,建立了包括无损切换的双目视觉传感器、激光测距传感器以及扰动影响的无人机和硬式加油管的仿真系统;研究了近距离逼近与自动对接阶段的无损切换算法,双目视觉特征点识别与位姿估计算法,双目视觉测量与激光测距融合算法,分别对近距离逼近与自动对接阶段的位姿测量进行了仿真验证。结果表明,本技术方案可实现近距离逼近和自动对接的相对位姿精确测量,且具有较强的实时性、准确性和鲁棒性,保证了自动空中加油的平稳跟踪引导和自动对接。     

仿鹰眼-中脑机制的无人机空中加油显著性检测

空中加油是提高无人机（UAV）空中持续作战能力的重要技术，其中对加油锥套的检测和识别是实现空中加油的首要任务。针对空中加油快速、准确的目标检测难题，结合鹰眼敏锐的视觉机制，设计了一种仿鹰眼-中脑机制的显著性检测算法，采用仿鹰眼颜色拮抗和明暗适应机制模型从加油锥套视频序列中提取多通道图像特征，为适应锥套在图像中的面积，模拟仿鹰中脑网络门控机制对多通道特征显著图进行空间门控处理，模拟仿鹰中脑网络增益机制对显著图进行增强处理。通过公开数据集和空中加油试飞数据集分别进行了测试，仿真对比实验结果验证了所提出的显著性检测算法可在设定显著目标面积占比的条件下有效抑制背景影响，并能检测到空中加油的锥套目标。     

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。     

空中无人加油自主对接导航制导与控制

空中自主加油技术能大大提高无人机的航程航时,在军用和民用上都有着十分重要的意义。受编队气动干扰、模型不确定性、头波效应、阵风干扰等因素影响,空中无人加油的对接段是所有阶段中精度要求最高和控制难度最大的一个阶段,其导航制导与控制技术是目前研究的难点和热点。本文针对无人-无人空中自主加油场景,深入研究了软管式空中加油自主对接段的鲁棒抗扰导航制导与控制技术并进行了飞行试验验证。首先,为实现受油机加速对接时高度控制不出现振荡,采用总和能量法设计纵向制导律以实现对接末段高度和速度的协调控制;其次,为提高风干扰下的对接控制精度,分别针对加油机和受油机在不同飞行阶段的轨迹跟踪特点采用L1非线性制导思想设计了横向制导律,并采用鲁棒伺服方法设计内环姿态控制律,将积分环节引入角速率控制回路提升系统型别以更好抑制外界扰动对系统的影响;然后,基于单阶段深度学习目标检测算法YOLOV4开发了锥套识别与定位算法,在强光、云雾等复杂条件下进行采样和训练以大大提升视觉系统的鲁棒性,并采用扩展卡尔曼滤波算法将图像定位信息与RTK定位信息进行融合用于相对导航;最后,设计了无人机空中加油自主对接模拟飞行试验方案,在最大程度...     

空中加油对接过程软管-锥套动态特性

建立了加油软管-锥套系统的动态数学模型,并利用该模型进行空中加油对接过程模拟.在加油机尾流场中,根据牛顿运动定律,推导定长度软管-锥套系统的运动学方程和动力学方程;建立了变长度的软管-锥套模型来控制对接过程软管-锥套的稳定性,对软管-锥套动态特性进行了分析.在Matlab/Simulink仿真平台下搭建模型,在不同的飞行条件下对模型进行数字仿真验证.仿真结果与国内外公开试飞数据相吻合,验证了模型的正确性.所建模型可用于有人机空中加油训练模拟和无人机自主空中加油仿真等.     

机载视觉和IMU融合的无人机自主着舰研究

针对无人机着舰过程中动-动平台视觉相对定位、定姿难的问题,搭建了一套可模拟不同海况下的无人机着舰物理仿真系统,并进行基于机载视觉和惯性测量仪(IMU)融合的无人机自主着舰研究。使用六自由度转台模拟不同级别下的海况,采用机载视觉检测和跟踪降落平台上的合作标志,计算出无人机相对于标志板的位姿,控制无人机在标志板上空悬停、自主降落到降落平台上。试验结果表明,该方法能为无人机在高海况条件下的自主着舰提供高精度的相对定位数据,并引导无人机实现安全地自主着舰。     

Modeling and simulation of bow wave effect in probe and drogue aerial refueling

In a probe and drogue aerial refueling system, the bow wave of the receiver aircraft will produce a strong aerodynamic effect on the drogue once the receiver follows the drogue at a close distance. It is a major difficulty of docking control in the probe and drogue refueling. This paper analyses the bow wave effect and presents a simple method to model it. Firstly, the inviscid flow around the receiver is modeled based on the stream function defined by basic stream singularities.Secondly, a correction function is developed to eliminate the error caused by the absence of air viscosity. Then, the aerodynamic coefficients are used to calculate the induced aerodynamic force on the drogue. The obtained model is in an analytical form that can be easily applied to the controller design and the real-time simulations. In the verification part, computational fluid dynamics(CFD)simulation tests are conducted to validate the obtained flow fields and aerodynamic forces. Finally,the modeling method is applied to an F-16 receiver aircraft in a previously developed autonomous aerial refueling simulation system. The simulations results are analyzed and compared with the NASA flight-test data, which demonstrates the effectiveness of the proposed method.     

无人机空中加油自主会合的制导与控制

针对无人机空中加油的自主会合问题,进行了相应制导律和非线性控制器的设计。通过改进的带角度约束的三维比例制导律实现对航向角的控制,以协调转弯的方式将航迹角指令转化为姿态角指令。基于无人机六自由度的动力学模型,针对无人机的姿态控制,采用时标分离的方法设计了慢子系统和快子系统,并对这两个子系统分别进行动态逆控制设计。同时,基于滑模控制的方法设计了满足自主会合要求的速度控制律。在保证无人机飞行稳定的基础上,实现了对控制和制导指令的精确跟踪。仿真结果表明,所设计的制导律和控制律能够实现无人机空中加油的自主会合,具有良好的动态特性。     

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.     

空中加油对接过程的动力学建模与仿真

空中加油的成功与否主要依赖于加油锥套与受油插头的顺利对接,对对接过程中产生的动力学行为的研究是实现顺利对接的前提。利用多刚体系统动力学建立对接过程的动力学模型,求解出加油锥套与受油装置间的广义速度;并依据建立的接触动力学模型,得到局部接触点间的相对速度。基于非线性连续碰撞理论,提出对接过程中碰撞力的计算方法,并在机械系统动力学仿真软件ADAMS的环境下,构建加油锥套和受油装置的对接虚拟样机。通过对虚拟样机的动力学仿真,得到了对接过程中的碰撞力及速度响应曲线,同时,得出能够实现成功对接时各参数的具体范围。结果表明,制约对接成功的主要参数是初始相对速度、加油锥套的俯仰角和相对偏距。该研究对空中加油的对接和受油机的导航控制具有重要的意义。     

Real-time drogue recognition and 3D locating for UAV autonomous aerial refueling based on monocular machine vision

Drogue recognition and 3D locating is a key problem during the docking phase of the autonomous aerial refueling(AAR). To solve this problem, a novel and effective method based on monocular vision is presented in this paper. Firstly, by employing computer vision with red-ring-shape feature, a drogue detection and recognition algorithm is proposed to guarantee safety and ensure the robustness to the drogue diversity and the changes in environmental conditions, without using a set of infrared light emitting diodes(LEDs) on the parachute part of the drogue. Secondly, considering camera lens distortion, a monocular vision measurement algorithm for drogue 3D locating is designed to ensure the accuracy and real-time performance of the system,with the drogue attitude provided. Finally, experiments are conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed method. Experimental results show the performances of the entire system in contrast with other methods, which validates that the proposed method can recognize and locate the drogue three dimensionally, rapidly and precisely.     

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。     

先进布局飞机空中加油流场特性分析

针对先进布局飞机空中加油出现的问题,综合考虑加油机的加油区、加油机与受油机之间、吊舱锥套与受油机之间的流场特性,对先进布局飞机空中加油中遇到的流场进行了分析.通过理论分析和试飞验证,总结出一套切实可行的先进布局飞机空中对接加油试飞方法.     

Drogue detection for autonomous aerial refueling based on convolutional neural networks

Drogue detection is a fundamental issue during the close docking phase of autonomous aerial refueling(AAR). To cope with this issue, a novel and effective method based on deep learning with convolutional neural networks(CNNs) is proposed. In order to ensure its robustness and wide application, a deep learning dataset of images was prepared by utilizing real data of ‘‘Probe and Drogue" aerial refueling, which contains diverse drogues in various environmental conditions without artificial features placed on the drogues. By employing deep learning ideas and graphics processing units(GPUs), a model for drogue detection using a Caffe deep learning framework with CNNs was designed to ensure the method's accuracy and real-time performance. Experiments were conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed method, and results based on real AAR data compare its performance to other methods, validating the accuracy, speed, and robustness of its drogue detection ability.     

基于CFD的软式空中加油锥套气动特性研究

无人机空中加油缺少人为的观测与控制,若要进行自主控制下的空中加油,获取精准的气动数据则十分关键。基于CFD研究了国外某型锥套的气动特性,通过改变锥套支撑臂数量、空速以及稳定伞面积3个因素,构建了不同的三维子模型。利用数值计算分析了其对锥套气动参数的影响,并探究了影响规律。仿真结果表明,支撑臂数量和稳定伞面积均会影响阻力系数,而空速对阻力系数几乎没有影响。该方法可以用来预测影响因素发生变化时锥套阻力系数的变化趋势,为分析锥套气动特性提供了理论依据。