专利名称：基于合作目标特征线的无人机位姿估计方法
技术领域：
本发明涉及一种图像处理技术领域的方法，具体公布了一种基于合作目标特征线 的无人机位姿估计方法。
背景技术：
在无人飞行器的导航和着陆导引中，应用最多的是利用GPS/SINS组合导航系统 结合高度表来完成。但是GPS受控于人，一旦GPS被关闭或者我们接收到的是误码，无人飞 行器就无法实现自主导航和着陆，甚至发生误着陆导引导致无 人飞行器损毁，所以我们必 须拥有自主控制的导航和着陆导引系统。只有这样才能满足战时的无人飞行器导航和全天 候自主精确着陆的要求。因此，为了提高我国无人飞行器抗干扰能力、解决GPS受制于人的 问题以及提高无人飞行器的生存能力，有必要给我国的无人飞行器配备一套抗干扰能力强 且能独立自主导航和着陆的导引系统。事实上，无人飞行器的全天候自主导航和着陆也是 目前世界上众多国家迫切需要解决的关键问题之一。随着图像处理技术、光学摄像技术的发展，机器视觉导航技术已经成为无人机自 主导航领域研究的热点。视觉导航技术是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，视觉传感器具有轻便、低功耗、体积小等优点，此外，视觉导航可以解决 GPS受他国控制和易受干扰的潜在危险问题，且具有精度适中，成本低等优点。因此，本发明 提出了基于红外合作目标的导航方法，以实现无人机的全天候自主精确着陆。
发明内容
本发明的目的在于提出了一种基于合作目标特征线的无人机位姿估计方法，通过 灭影点和灭影线在像面上的位置唯一地由该直线或平面的方向决定，它们与摄像机的空间 姿态有着确定的关系来计算无人机的姿态信息。本发明是采取以下的技术方案来实现的一种基于合作目标特征线的无人机位姿估计方法，其特征在于包括以下步骤(1)对输入的图像进行图像预处理得到合作目标的两组平行线；(2)对提取的平行线分析计算出灭影线方程，得出灭影线的斜率，从而计算出无人 机的滚转角；(3)根据图像直接得到无人机的偏航角，将已知的四个点坐标代入无人机摄像机 坐标系和世界坐标系的关系方程计算出其余四个位姿参数。前述的基于合作目标特征线的无人机位姿估计方法，其特征在于在上述步骤 (1)中，首先用SObel边缘检测方法检测出合作目标的边缘，然后对边缘进行轮廓链码跟 踪，提取出两组平行线。本发明的技术效果如下本发明是一种图像处理技术领域的方法，具体公布了一种基于合作目标特征线的 无人机位姿估计方法。它针对灭影点和灭影线在像面上的位置唯一地由该直线或平面的方向决定，它们与摄像机的空间姿态有着确定的关系来计算无人机的姿态。实现了无人机位 姿信息的精确计算。
图1为相关坐标系的关系；图2为合作目标的两组平行线；图3偏航角示意图。
具体实施例方式下面结合具体实施方式
对本发明做进一步的详细说明。如图2所示，计算出合作目标两组平行线的灭影线方程；然后，得到灭影线的斜 率，从而计算出滚转角；如图3所示得到无人机的偏航角；将已知的四个点坐标代入无人机 摄像机坐标系和世界坐标系的关系方程计算出其余四个位姿参数。如图1所示，WCS是世界坐标系，原点建立在着陆图标所在平面上一点，xw-yw面平 行于地面；CCS是摄像机坐标系，原点建立在光心，yc轴与光轴重合，XC-ZC平面平行于像平 面；ICS是图像坐标系，原点位于摄像机坐标系(0，0，f)处(f是摄像机焦距)，是一个二维 坐标系。根据以上定义，可以得出着陆图标上的点(XW，yW，zW)与其像面上的投影(xl，zl) 之间的转换关系。其中世界坐标系和摄像机坐标系之间的关系如下
χ λ fx Λccs-wcs yc ^ R yw +T(D
\zc J VzW其中，T为三维平移向量，是世界坐标系原点在摄像机坐标系中的坐标。摄像机坐 标系和图像坐标系之间的关系如下ICS-CCS = Tf0-^r'^i= Tq^(2)
^ C C旋转矩 阵 cos φοο^ψ- sin θ sin φ sin ψcos φ ηψ + sin θ sin φ cos ψ-cos6>sin^"
R = -cos^sinycos(9COS^sin(9 ,其中 θ、φ 禾口
sin 沴 cosy+ sin 汐 cos 沴 sin γsin ^ sin - sin θ cos φ cos ψcos ^ cos ^
A D G"
Ψ分别是俯仰角、滚转角和偏航角。设A= B E H。
CF I图2中两组平行线分别为Lll、L12与L21、L22，设两组平行线在像面上成的灭影 点分别为V1 (X1, Z1)(由Lll这组平行线得到)和V2 (χ2, ζ2)(由L21这组平行线得到)，则连 接这两点可得到该平面在像面上所形成的灭影线。设直线方程表示为Lllw = I^b1ζ = 0
(3)L21 :y = k2x+b2ζ = 0则根据灭影点的定义，取Lll上一点p(xp，yp，0)，有
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极限y —⑴，同时代入Xp = (yp-bD/X，得
<formula>formula see original document page 5</formula>同理，对于L21有
O + EOc2 D+ EVk1 ,连接以上两点，并将A-I表示的值代入，得灭影线方程χ □ sin Φ-ζ □ cos Φ -tan θ Df = O,由此可得灭影线斜率 k = tan Φ。则可 得到滚转角。然后将已知的四个点坐标代入无人机摄像机坐标系和世界坐标系的关系方程 (1)计算出其余四个位姿参数。以上已以较佳实施例公开了本发明，然其并非用以限制本发明，凡采用等同替换 或者等效变换方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。
权利要求
一种基于合作目标特征线的无人机位姿估计方法，其特征在于包括以下步骤(1)对输入的图像进行图像预处理得到合作目标的两组平行线；(2)对提取的平行线分析计算出灭影线方程，得出灭影线的斜率，从而计算出无人机的滚转角；(3)根据图像直接得到无人机的偏航角，将已知的四个点坐标代入无人机摄像机坐标系和世界坐标系的关系方程计算出其余四个位姿参数。
2.根据权利要求1所述的基于合作目标特征线的无人机位姿估计方法，其特征在于 在上述步骤(1)中，首先用sobel边缘检测方法检测出合作目标的边缘，然后对边缘进行轮 廓链码跟踪，提取出两组平行线。
3.根据权利要求2所述的基于合作目标特征线的无人机位姿估计方法，其特征在于 在上述步骤(2)中，所述灭影线方程为x □ sinct-z □ cos (t-tan 0 □ f = 0 ；灭影线斜率 为k = tanct，其中0、小分别是俯仰角、滚转角，f是摄像机焦距。
4.根据权利要求3所述的基于合作目标特征线的无人机位姿估计方法，其特 征在于在上述步骤(3)中，所述无人机摄像机坐标系和世界坐标系的关系方程为<formula>formula see original document page 2</formula>所述T为三维平移向量，是世界坐标系原点在摄像机坐标系中的坐标，<formula>formula see original document page 2</formula>分别是俯仰角、滚转角和偏航角。
全文摘要
本发明公开了一种基于合作目标特征线的无人机位姿估计方法，其特征在于包括以下步骤(1)对输入的图像进行图像预处理得到合作目标的两组平行线；(2)对提取的平行线分析计算出灭影线方程，得出灭影线的斜率，从而计算出无人机的滚转角；(3)根据图像直接得到无人机的偏航角，将已知的四个点坐标代入无人机摄像机坐标系和世界坐标系的关系方程计算出其余四个位姿参数。本发明实现了无人机位姿信息的精确计算。
文档编号G06T7/00GK101833761SQ20101015198
公开日2010年9月15日 申请日期2010年4月20日 优先权日2010年4月20日
发明者张勇, 徐贵力, 李文跃, 汪凌燕, 陈燕 申请人:南京航空航天大学