一种基于日盲区紫外成像的无人机自主着陆引导系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及基于计算机视觉的无人机自主着陆引导的技术领域，特别涉及一种基 于日盲区紫外成像的无人机自主着陆引导系统。
【背景技术】
[0002] 太阳光谱中紫外线辐射位于电磁辐射波谱中10~400nm的波长范围内。随着波长 的变化，紫外线具有各种不同的特性和效应。一般将紫外辐射划分为UV-A(近紫外）：320~ 400nm;UV-B(中紫外）：280~320nm;UV-C(远紫外）：200~280nm;波长小于200nm的紫外辐射 由于被大气强烈吸收，因此只存在于真空条件下的研究和应用，所以被称为真空紫外。
[0003] 由于大气平流层的臭氧层对于250nm波长附近的紫外线有强烈的吸收作用，因而 太阳中υν-c波段紫外辐射在近地大气中几乎不存在，常被称为"日盲区"，具体波段范围为 220~280nm。由于日盲区紫外在近地面并不会自然存在，所以它的产生必定是人类活动介 入等非自然原因，故通过紫外成像仪来探测日盲区紫外信号便有了广泛的应用。目前已经 广泛应用于电力设施电晕的检测，如高压输电线路、电网基站等。
[0004]在对此方法的研究和实践过程中，本发明的发明人发现：由于日盲区紫外信号在 近地面存在的唯一性，可以通过使用高增益的紫外成像仪对信号进行采集，而不用担心杂 散光等的影响，而且日盲区紫外拥有较强的"透雾"能力。故本发明提出可以主动设置紫外 信标，无人机机身挂载紫外成像系统，用于无人机自主着陆引导工作。
[0005] 目前无人机的技术主要有卫星导航技术，惯性导航技术以及计算机视觉导航技术 等。但各方法都存在一定的局限性，卫星导航技术最常见的是全球定位系统，但在无人机自 主着陆引导的最后几公里范围内，全球定位系统的定位精度达不到要求;惯性导航系统随 着系统工作时间的推移，定位误差会累积越来越大;基于计算机视觉的导航系统目前发展 迅猛，但大都工作在可见光或者红外波段，受气候条件影响很大，如雾天等。
[0006] 在对基于计算机视觉的着陆导航系统的研究中，本发明的发明人发现:使用紫外 光源在着陆位置制成信标，通过高增益的紫外成像系统对紫外信标进行信号得捕捉和采 集，能够有效地用于无人机的着陆引导工作。
【发明内容】
[0007] 本发明提供一种基于日盲区紫外成像的无人机自主着陆引导系统，通过机载日盲 区紫外成像系统探测着陆位置紫外信标，能够解决低能见度条件下无人机的着陆引导工 作。
[0008] 本发明通过以下技术方案来实现上述目的：
[0009] -种基于日盲区紫外成像的无人机自主着陆引导系统，包括紫外光源信标模块、 双通道成像模块、数据处理模块、数据发送模块、数据存储模块;紫外光源信标模块设置在 着陆平台上，双通道成像模块、数据处理模块、数据发送模块、数据存储模块设置在无人机 上，无人机通过双通道成像模块对紫外光源信标模块进行成像，然后通过数据处理模块对 成像数据进行处理，数据发送模块将部分数据处理模块结果传送给无人机飞控系统，将剩 余处理结果传送给数据存储模块进行存储。
[0010]所述紫外光源信标模块由若干紫外光源组成，信标是一个由η个信标点组成的立 体的异型信标。
[0011]所述的双通道成像模块包括成像透镜、分光镜、反光镜、紫外滤光片、自动光圈单 元、自动调焦单元、可见光成像单元、日盲区紫外成像单元；自动光圈单元用于调节可见光 通道的进光量，保证曝光适度；自动调焦单元用于调节成像透镜的位置，从而得到清晰的图 像;可见光成像单元用于得到着陆平台位置周边的彩色影像；日盲区紫外成像单元前设置 有紫外滤光片，用于滤除日盲区紫外波段以外的杂散光，得到紫外信标点在日盲区紫外成 像单元的图像。
[0012] 所述的滤光片透过波长为240nm~280nm，设置在分光镜前面或者分光镜后面。 [0013]所述的双通道成像模块过程如下：
[0014] 光经过成像透镜，然后经由分光镜分成两路，一路再次经过自动光圈单元由成像 透镜成像在可见光成像单元上，该路用于记录着陆平台以及整个着陆过程；另一路光经过 紫外滤光片后再经反光镜反射，再经过成像透镜后由日盲区紫外成像单元成像;该路用于 对紫外光源信标模块中的信标点进行成像，从而实现对信标点坐标定位。
[0015] 所述数据处理模块包括图像处理单元和位姿信息求解单元；图像处理单元分别对 日盲区紫外成像单元成像和可见光成像单元成像进行处理，其中对日盲区紫外成像单元成 像进行灰度级变换、自适应阈值分割和数学形态学变换处理，处理得到信标点的清晰图像， 然后将信标点的坐标数据传送给位姿信息求解单元；同时将处理后的日盲区紫外成像单元 成像和可见光成像单元成像进行融合叠加，然后将叠加的视频数据传送给数据存储模块； 图像处理单元中对信标点坐标信息的提取包括以下步骤，对照图2进行说明：
[0016] 步骤si.对10个信标点进行捕捉和锁定，保证信标点处于视场中间的位置；
[0017]步骤s2.通过灰度级变换，提高日盲区紫外成像单元成像的灰度级动态范围；
[0018] 步骤S3.通过自适应阈值分割或手动设置阈值，进行二值化处理，滤除杂散光以及 光子噪声，提取紫外光源组成的信标点；
[0019] 步骤s4.通过数学形态学变换，包括膨胀以及腐蚀，滤除光子噪声，得到η个光斑， 光斑即为η个信标点分别成的像；
[0020] 步骤s5.通过灰度重心法提取η个光斑的中心，设光斑区域3内像点(Ui，Vi)的灰度 值为？(1，」），（1!^)为光斑中心坐标，也即信标点？的像点？'在像素坐标系中的坐标；
[0022]步骤s6.通过最小二乘法曲线拟合得到？1^3'？4'直线，记为1^，并确定信标点卩 1 及其像点Pi'；
[0023] 步骤s7.分别计算P2 '~P4 '到信标点像点Pi '的距离和到直线L的距离，确定P2、P3、 P4、P2'、P3'&&P4'；
[0024] 步骤s8.分别计算P5'~P1Q'到信标点像点Pi'的距离，以及信标点位于直线L的左 侦喊者右侧，由此确定信标点P5~PlQ及像点IV~PlQ '，从而确定控制点Pi~PlQ及其像点P ' ！ ~Ριο '。
[0025] 所述位姿信息求解单元具体实现步骤如下：
[0026]步骤rl.已知信标点在世界坐标系下的空间坐标(Xw，yw，zw);
[0027]步骤r2.设相机坐标系下信标点的坐标为(1，7。，2。），此坐标与世界坐标系下信标 点的坐标存在如下的变换关系：
[0029]其中，R为3 X 3旋转矩阵，包含无人机滚转角、偏航角、俯仰角，T为3 X 1位移矩阵， 包含无人机距离信标的水平距离和高度;旋转矩阵R具体表示为： L〇〇31J 位移矩阵T具体表示为：
[0033] 其中，滚转角供、偏航角Θ、俯仰角φ以及tx、ty、tz表征了无人机相对于信标点的位 姿信息；
[0034] 步骤r3.在相机坐标系下，信标点通过日盲区紫外成像单元成像得到在图像坐标 系下的坐标为(xu，y v)，信标点在图像坐标系下的坐标与在相机坐标系下的坐标存在如下的 变换关系：
[0036]其中，f为成像透镜的焦距，为已知量；
[0037]步骤r4.根据步骤r2和步骤r3找到信标点在世界坐标系和图像坐标系下的直接的 坐标变换关系：
[0039]其中，只需求解旋转矩阵R和位移矩阵T，即无人机相对于信标的滚转角炉、偏航角 Θ、俯仰角Φ以及tx、ty、tz;
[0040] 步骤r5.通过n个信标点的坐标，根据步骤r4联立方程组，通过奇异值分解求解得 到相对位姿参数初值；
[0041] 步骤r6.通过重投影误差最小化方法对位姿参数初值进行非线性优化得到精确 值，即可解得旋转矩阵R和位移矩阵T，其中R包含无人机相对于信标点的滚转角0、偏航角 Θ、俯仰角Φ，Τ包含无人机到信标点的直线距离;根据位姿参数R和T，无人机自主着陆到信标 点指定位置，即着陆平台上。