基于红外视觉的固定翼无人机自动着陆引导方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001 ]本发明涉及一种基于红外视觉的固定翼无人机自动着陆引导方法及系统，属于导 航定位与控制技术领域。
【背景技术】
[0002] 无人机(Unmanned Aerial Vehicle)是指无人驾驶飞行器，主要用于执行战场侦 察、炮火校正、目标指示、战场监视、中继制导、电子对抗等比较危险的任务。由于无人机具 有预警时间短、隐蔽性好、侦察能力强、巡航时间长、成本低、作战环境要求低、战场生存能 力强等特点，越来越受到各国军队的青睐，已成为军事强国追求现代战争"非接触"和"零伤 亡"的理想武器。
[0003] 自动着陆是固定翼无人机整个自动飞行过程中最危险也是要求最高的过程。要实 现无人机的精确着陆，就必须具备自主导航能力。因此高精度的自主导航技术是无人机精 确着陆的关键技术。目前国内外研究的用于无人机精确着陆的导航技术包括:惯性导航系 统（Inertial Navigation System，INS)、全球定位系统（GlobalPosition System，GPS)。其 中惯性导航系统是最早最成熟的导航技术，它利用陀螺加速度计等惯性元器件感受无人机 在运动过程中的加速度，然后通过积分计算，得到机体大概位置与速度等导航参数，它最大 的缺点是误差会随着时间的推移而不断累加;GPS应用最为广泛，技术也相对成熟，它利用 导航卫星来进行导航定位，具有精度高，使用简单等优点，但由于完全依靠卫星，在战争期 间极易受到破坏，特别反卫星武器的发展，使得卫星导航的方式可能在战争中完全失去意 义。同时，由于GPS的空间卫星结构不能保证100%的无故障率，以及飞行器在飞行过程中的 飞行动作可能会影响接收机对GPS信号的接收。
[0004] 视觉导航技术的飞速发展，为解决这一问题提供了新的方法。视觉导航利用传感 器获得图像，通过图像处理得到无人机导航定位姿态参数。视觉传感器具有善于捕捉运动 的信息，轻便、低功耗、体积小等优点；并且视觉传感器是被动传感器，抗干扰性能较好;精 度适中，成本低。采用它独立完成或辅助完成无人机的精确着陆已成为国际上的一种发展 趋势。然而，目前很多学者设计的视觉引导方案都是放在无人机上，不仅增加了无人机的重 量，还因为载重有限，图像处理器性能不足，所以很难满足固定翼无人机速度快，着陆精度 要求高的特点。
【发明内容】
[0005] 本发明所要解决的技术问题是:提供一种基于红外视觉的固定翼无人机自动着陆 引导方法及系统，在无人机着陆跑道两侧搭建一套基于红外视觉的自动着陆引导系统，该 系统跟踪速度快、精度高。
[0006] 本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
[0007] 基于红外视觉的固定翼无人机自动着陆引导方法，包括如下步骤：
[0008] 步骤1，利用两个摄像机各自采集图像，且两个摄像机分别设置于无人机着陆跑道 的左右两侧，对采集的图像进行预处理、边缘检测和轮廓跟踪，判断无人机是否出现在图像 上；
[0009] 步骤2，当无人机出现在图像上时，对无人机进行目标识别，并在识别到无人机时， 计算无人机的中心在图像中的位置，判断无人机的中心与图像中心是否一致；
[0010] 步骤3,当无人机的中心与图像中心不一致时，控制摄像机运动使无人机的中心始 终与摄像机采集到的图像中心保持一致；
[0011] 步骤4,当无人机的中心与图像中心一致时，根据两个摄像机的偏转角度和两个摄 像机之间的距离计算出无人机相对于地面的位置信息；
[0012] 步骤5,将该位置信息与无人机中预先设定的理想下滑轨迹信息进行对比，当出现 误差时，调整无人机的飞行轨迹，使该飞行轨迹与理想下滑轨迹同步。
[0013] 优选的，所述两个摄像机的镜头前均设置有红外滤光片。
[0014] 优选的，所述无人机的机翼上平均设置有多个呈直线排列的红外LED。
[0015] 优选的，步骤4所述无人机相对于地面的位置信息的计算公式为：
[0017] 其中，x、y、z分别表示无人机在地面坐标系中的坐标，该地面坐标系以着陆跑道左 边的摄像机镜头中心为原点，X轴垂直于着陆跑道，y轴平行于着陆跑道，D表示两个摄像机 之间的距离，βι、&分别表示着陆跑道左右两侧摄像机的航向角，αι表示着陆跑道左边摄像 机的俯仰角。
[0018] 基于红外视觉的固定翼无人机自动着陆引导系统，包括两个相同的图像跟踪模 块，以及图像处理模块、控制模块、无线传输模块;所述图像跟踪模块分别设置于着陆跑道 的左右两侧，图像跟踪模块包括摄像机和二轴云台，摄像机设置于二轴云台的顶部；
[0019] 所述图像跟踪模块用于采集图像，对无人机进行跟踪，并且在无人机的中心与图 像中心一致时，记录二轴云台的偏转角度；
[0020] 所述图像处理模块用于对图像进行预处理、边缘检测和轮廓跟踪；
[0021] 所述控制模块用于判断经过处理后的图像上是否出现无人机，当无人机出现在图 像上时，对无人机进行目标识别，并在识别到无人机时，计算无人机的中心在图像中的位 置，判断无人机的中心与图像中心是否一致；当不一致时，控制图像跟踪模块运动使无人机 的中心始终与摄像机采集到的图像中心保持一致;根据二轴云台的偏转角度和两个摄像机 之间的距离计算出无人机相对于地面的位置信息;将该位置信息经无线传输模块发送至无 人机，与无人机中预先设定的理想下滑轨迹信息进行对比，当出现误差时，调整无人机的飞 行轨迹，使该飞行轨迹与理想下滑轨迹同步。
[0022] 本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
[0023] 1、本发明自动着陆引导系统是放在地面或舰船上，地面视觉引导系统将图像处理 得到的无人机姿态和位置参数通过无线传输模块传递给无人机的飞控系统，从而引导无人 机完成特定功能。这种引导方式利用地面计算机的强大计算能力可以进行复杂的图像处 理，最大限度利用各引导设备，提高系统的精度。该方式适合于对图像处理和运算要求比较 高的固定翼无人机上。
[0024] 2、本发明采用基于红外视觉的图像处理方案，在无人机机翼前缘安装一排红外 LED，用以增强无人机的目标特征;在摄像机镜头前增加一片红外滤光片，允许红外光透过 而截止可见光，从而排除可见光的影响，降低识别的难度。同时，也为后续图像的处理提供 了方便，提高了系统的实时性。测试表明采用本方案处理一帧图像的时间为40ms，满足无人 机着陆需要。
[0025] 3、本发明自动着陆引导方法，具有控制简单、实时性好、精度高、稳定性好等优点， 具有广阔的应用前景。
【附图说明】
[0026] 图1是本发明自动着陆引导系统的整体架构图。
[0027] 图2是本发明自动着陆引导系统的数学模型图。
[0028] 图3是本发明自动着陆引导方法的流程图。
[0029] 图4是本发明红外滤光片的特性图。
[0030] 图5(a)、图5(b)分别是滤光前、滤光后的效果图。
[0031] 图6是本发明摄像机成像关系图。
[0032]图7是本发明图像处理流程图。
[0033]图8是本发明无人机中心与图像中心一致时的图像。
[0034] 图9是本发明纵向着陆控制结构图。
[0035] 图10是本发明侧向着陆控制结构图。
【具体实施方式】
[0036] 下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始 至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参 考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。 [0037]本发明自动着陆引导系统由两个相同的图像跟踪模块、图像处理模块、控制模块、 无线传输模块组成，其中图像跟踪模块由摄像机和和高精度二轴云台（PTU)组成并分别置 于跑道两侧，摄像机安装在二轴云台的顶部，如图1所示，利用图像跟踪技术在图像中检测 识别并跟踪无人机，并精确记录云台偏转角度。利用两云台俯仰航向角度及云台间的距离， 经过几何关系解析和三角计算可确定无人机的相对空间位置，然后通过数传将无人机的位 置信息发送给无人机，从而引导无人机精确着陆。
[0038]假设地面坐标系原点在系统中的某台摄像机镜头中心（如左摄像机），X轴垂直于 跑道，Y轴平行于跑道，如图2所示，0dP0r是左右摄像机镜头中心