一种无人机光电吊舱安装误差标校方法与流程

本发明涉及航空技术领域，具体而言，是指一种无人机光电吊舱安装误差标校方法。

背景技术：

在理想情况下，光电吊舱在无人机上的装配应该满足以下两点：1)光电吊舱的平台基准面与载机基准面平行；2)光电吊舱的平台方位零位应与载机方位轴平行且方向一致。在这样的条件下，光电吊舱的基座坐标系可与载机坐标系完全重合。但是在实际情况中，由于装配误差的存在，光电吊舱的基座坐标系难以和载机坐标系重合，两者误差甚至达到几度。在无人机执行侦察任务时，对地面目标进行定位是其重要功能之一。然而，光电吊舱的安装误差会严重影响目标定位精度，因此消除或者补偿光电吊舱的安装误差角十分必要。

无人机作为一种机动平台，经常挂载不同的任务载荷。即使是同一载荷，有时也会进行频繁的安装与拆卸。目前使用的光电吊舱装配方法实施较为繁琐，为了减小装配误差，需要借助高精度的测量仪器，进行测试、调整、再测试，不断重复以上步骤以提高安装精度。这种方法对环境要求高，实现复杂，而且成本高。而且使用一段时间后需要再次调校时，要到有条件的地方进行。

光电吊舱与载机的装配误差可归类为系统误差，因此可以采取一定的措施进行抑制或消除。通过多次测量合作目标点，以数据分析的方式估计出光电吊舱安装角度误差，是一种快速、有效的无人机光电吊舱安装误差标校方法，减少了人力、物力的开销，具有明显的应用价值，也有利于无人机目标定位精度的提高。

技术实现要素：

针对现有技术中存在的问题，本发明提出了一种无人机光电吊舱安装误差标校方法，本文提出了一种安装误差标校方法，该方法主要通过分析校飞数据估计出安装角度误差，在坐标转换时加以修正，用以解决当前无人机光电吊舱安装误差标校实施繁琐、效率低的问题。

本发明是这样实现的，一种无人机光电吊舱安装误差标校方法，具体步骤如下：

步骤一，首先确定一个地面合作目标点，并用高精度差分GPS获取该点的经纬度和高程；

步骤二，根据合作目标点确定无人机校飞路线；并对合作目标点进行观测，获取并记录合作目标点的像点坐标，并进行坐标转换；光电吊舱安装误差的软标校是在校飞试验基础上进行的；所述的校飞就是安排无人机在预定的航路上按一定的飞行工况飞行，对已知大地坐标的合作目标点进行数次测量，获取的一系列测量数据；

步骤三，根据目标定位的原理建立带未知参数的安装误差诊断模型；

步骤四，辨识安装误差诊断模型中的未知参数，并在后续的定位过程中补偿光电吊舱的安装误差。

进一步，所述的步骤2中校飞满足以下条件：

校飞是试验性飞行，存在一定的限制性。对于校飞试验，应先确定无人机的飞行条件，不同的飞行条件将直接影响校飞数据的质量；满足条件如下：在光电吊舱对合作目标点定位时，应保证航向和航高的稳定，对于飞机转弯以及爬升、俯冲时的光电吊舱的观测数据应该舍弃，不带入后期的数据处理中；

姿态：飞机的俯仰角与横滚角为零度或较小角度；

航速：飞机为匀速运动；航速主要影响摄像机光轴指向的动态性，航速的不稳定会带来较大的脱靶量，在计算中会带入较大的随机误差，因此，应保证飞机为匀速运动。

进一步，所述的步骤2的具体步骤为：

2.1，大地坐标系O：以地心作为原点，Z_o轴为北极方向，X_o轴为地心指向格林尼治子午面与地球赤道的交点方向，Y_o轴与X_o、Z_o两轴相互垂直构成一个右手系；在大地坐标系中每一点的坐标表示成：(B，L，H)，分别代表该点的纬度、经度和高程；

2.2，大地直角坐标系G：大地直角坐标系与大地坐标系重合；大地直角坐标系中任一点的坐标可用该点在此坐标系各个坐标轴上的投影来表示；

2.3，地理坐标系N：在地理坐标系中，原点是载机中心在某一时刻所处的位置，Z_n指向正北方向，X_n垂直于地表指向天空，Y_n与Z_n、X_n相互垂直构成一个右手系，指向正东；

2.4，载机坐标系B：载机坐标系的原点为载机导航系统的中心，Y_b代表载机横轴，Z_b代表载机纵轴，X_b由机腹指向机背；载机航向角φ，载机俯仰角γ，载机横滚角θ代表该坐标系相对地理坐标系的三个姿态角；当姿态角均为零时，载机坐标系的三轴指向与地理坐标系的三轴指向重合；。

2.5，基座坐标系T：由于存在初始安装误差，即载机坐标系和基座坐标系不完全重合，同时由于光电吊舱基座与载机之间是用减振器联结，在工作时减振器振动会产生误差。将基座坐标系相对载机坐标系的三个安装误差角定义为Δφ_I，Δγ_I，Δθ_I；

2.6，摄像机坐标系C：摄像机坐标系的原点在摄像机光轴与横轴的交点上，Z_c轴为摄像机光轴，指向目标；光轴指向角以方位角α和高低角β表示，其中方位角α为绕方位轴X_c的旋转角度，高低角β为绕俯仰轴Y_c的旋转角度；

2.7，图像物理坐标系：图像物理坐标系的原点是光轴与像平面的交点，其中X轴、Y轴分别与图像像素坐标系的X、Y轴平行，以实际物理尺度为单位；

2.8图像像素坐标系：图像像素坐标系的原点在图像的左上角，坐标单位为像素；坐标(x_p，y_p)表示当前像素在数字图像中的行数与列数；

根据图像物理坐标系和图像像素坐标系的定义，像点p的图像像素坐标(x_p，y_p)与其图像物理坐标(x_w，y_w)的关系为：

其中，(C_x，C_y)代表图像主点，即光轴与像面交点的像素坐标；d_x，d_y分别为摄像机的单个像元在X_w，Y_w方向上的物理尺寸。

进一步，所述的步骤3的具体步骤为：

3.1，令合作参考点的像素位置为(x_p,y_p)，由于摄像机采取垂直向下拍摄，则合作参考点在光电吊舱基座坐标系下的坐标为：

3.2，设光电吊舱相对于载机的安装误差角分别为Δφ_I、Δγ_I、Δθ_I，则合作参考点在载机坐标系下的方位角俯仰角通过下式计算：

进一步，所述的步骤4的具体步骤为：

4.1，设合作参考点的经纬度和海拔高度为(B_ref，L_ref，H_ref)，飞机经纬度和海拔高度为(B_p，L_p，H_p)；

4.2，从大地坐标系到大地直角坐标系的转换由下式给出

其中：N代表卯酉圈曲率半径，

e代表椭球体的第一偏心率；

a代表椭球体的长半径；

4.3，求得合作参考点和飞机的大地直角坐标(x_ref，y_ref，z_ref)、(x_p，y_p，z_p)后，求取地理坐标：

其中：L₀、B₀为飞机的经纬度；

4.4，从地理坐标系到载机坐标系转换：

则有：

β_B＝arcsin(x_b)

4.5，通过对合作目标多次定位，获取多组数据之后，可以得到两组载机坐标系下目标的方位角两组目标的俯仰角然后通过评价函数J为评价准则来指导迭代求解，直至满足终止迭代的条件，求得安装误差角Δφ_I、Δγ_I、Δθ_I；其中限制区间范围为，α∈[0,2π)，β∈[0,π/2)；

进一步，所述的模型通过非线性最小二乘估计的遗传算法得出全局近似最优解；针对这种非线性数学模型，传统的作法是线性近似，即将其展为泰勒级数，并取至一次项，略去二次以上各项。如此线性近似必然会引起模型误差，致使因线性近似所产生的模型误差与观测误差相当，有些甚至还会大于观测误差。

根据最小二乘原理得出非线性优化问题的目标函数，然后针对该目标函数进行具体的遗传算法设计，得出非线性优化问题的全局近似最优解。

本发明针对现有技术的有益效果在于：本发明通过首先确定一个地面合作目标点，再获取该点的经纬度和高程；携带光电吊舱的无人机升空后，根据指定航线飞行，并在指定测量点对合作目标点进行观测，获取并记录若干组无人机自身大地坐标、姿态以及摄像机的方位角和高低角；飞行完毕后，对测量数据进行处理，估计出光电吊舱的安装误差，并在后续的定位过程中加以补偿修正；本发明通过这种称之为“软标校”的方法，即通过分析校飞数据获得光电吊舱安装角度误差，在坐标转换时加以修正，该方法实施简便、效率高、降低了光电吊舱安装误差，很好地解决当前无人机光电吊舱安装误差标校实施繁琐、效率低的问题。

附图说明

图1为本发明一种无人机光电吊舱安装误差标校方法的安装误差标校数据流程图；

图2为本发明一种无人机光电吊舱安装误差标校方法的校飞路线示意图；

图3为本发明一种无人机光电吊舱安装误差标校方法的安装误差诊断模型坐标系转化流程图；

图4为本发明一种无人机光电吊舱安装误差标校方法的安装误差模型系数辨识坐标系转化流程图。

具体实施方式

本发明提供一种无人机光电吊舱安装误差标校方法，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚，明确，以及参照附图并举实例对本发明进一步详细说明。应当指出此处所描述的具体实施仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

无人机光电吊舱安装误差标校流程如图1所示，具体分为以下步骤实施：

步骤一，首先确定一个地面合作目标点，并用高精度差分GPS获取该点的经纬度和高程；

步骤二，如图2所示，无人机在合作目标点上空盘旋飞行，调节光电吊舱垂直向下观测目标，并实时采集每个观察时刻无人机的位置、姿态以及合作目标点在图像中像点坐标。

建立光电吊舱安装误差诊断模型，需要涉及一系列坐标转换，具体如下：

(1)大地坐标系O：

大地坐标系是以地心作为原点，Z_o轴为北极方向，X_o轴为地心指向格林尼治子午面与地球赤道的交点方向，Y_o轴与X_o、Z_o两轴相互垂直构成一个右手系。在大地坐标系中每一点的坐标可表示成：(B，L，H)，分别代表该点的纬度、经度和高程。

(2)大地直角坐标系G：

大地直角坐标系与大地坐标系重合。大地直角坐标系中任一点的坐标可用该点在此坐标系各个坐标轴上的投影来表示。

(3)地理坐标系N：

在地理坐标系中，原点是载机中心在某一时刻所处的位置，Z_n指向正北方向，X_n垂直于地表指向天空，Y_n与Z_n、X_n相互垂直构成一个右手系，指向正东。

(4)载机坐标系B：

载机坐标系的原点为载机导航系统的中心，Y_b代表载机横轴，Z_b代表载机纵轴，X_b由机腹指向机背。载机航向角φ，载机俯仰角γ，载机横滚角θ代表该坐标系相对地理坐标系的三个姿态角。当姿态角均为零时，载机坐标系的三轴指向与地理坐标系的三轴指向重合。

(5)基座坐标系T：

将基座坐标系相对载机坐标系的三个安装误差角定义为Δφ_I，Δγ_I，Δθ_I。

(6)摄像机坐标系C：

摄像机坐标系的原点在摄像机光轴与横轴的交点上，Z_c轴为摄像机光轴，指向目标。光轴指向角以方位角α和高低角β表示，其中方位角α为绕方位轴X_c的旋转角度，高低角β为绕俯仰轴Y_c的旋转角度。

(7)图像物理坐标系：

图像物理坐标系的原点是光轴与像平面的交点，其中X轴、Y轴分别与图像像素坐标系的X、Y轴平行，以实际物理尺度为单位。

(8)图像像素坐标系：

图像像素坐标系的原点在图像的左上角，坐标单位为像素。坐标(x_p，y_p)表示当前像素在数字图像中的行数与列数。

根据图像物理坐标系和图像像素坐标系的定义，像点p的图像像素坐标(x_p，y_p)与其图像物理坐标(x_w，y_w)的关系为：

其中，(C_x，C_y)代表图像主点，即光轴与像面交点的像素坐标；d_x，d_y分别为摄像机的单个像元在X_w，Y_w方向上的物理尺寸。

步骤三，建立安装误差诊断模型；

将合作参考点的像素坐标转换至载机坐标系下，求取其在载机坐标系下的方位角和俯仰角，坐标转换流程如图3所示。令合作参考点的像素位置为(x_p,y_p)，由于摄像机采取垂直向下拍摄，则合作参考点在光电吊舱基座坐标系下的坐标为：

设光电吊舱相对于载机的安装误差角分别为Δφ_I、Δγ_I、Δθ_I，则(x_t,y_t,z_t)在载机坐标系下的方位角俯仰角可以通过下式计算：

至此，我们已经建立了安装误差诊断模型，下面将辨识安装误差诊断模型中的未知参数；

步骤四，辨识安装误差诊断模型中的未知参数，并在后续的定位过程中加以补偿修正；

首先需要确定目标在载机坐标系下的方位角和俯仰角的参考真值。根据飞机自身位置坐标与合作目标的位置坐标，结合飞机的姿态角，通过坐标转换，也可以求得载机坐标系下目标的方位角α_B与俯仰角β_B。由于导航系统的测量精度较高，因此可认为方位角α_B与高低角β_B为真实值。由于差分GPS的输出为大地坐标系坐标，需要将其转换至载机坐标系下，再进一步求取α_B、β_B，具体步骤如图4所示：

设合作参考点的经纬度和海拔高度为(B_ref，L_ref，H_ref)，飞机经纬度和海拔高度为(B_p，L_p，H_p)。从大地坐标系到大地直角坐标系的转换由下式给出：

其中：N代表卯酉圈曲率半径，

e代表椭球体的第一偏心率；

a代表椭球体的长半径。

求得合作参考点和飞机的大地直角坐标(x_ref，y_ref，z_ref)、(x_p，y_p，z_p)后，可求取地理坐标：

其中：L₀、B₀为飞机的经纬度。

从地理坐标系到载机坐标系转换：

则有：

β_B＝arcsin(x_b)

通过对合作目标多次定位，获取多组数据之后，可以得到两组载机坐标系下目标的方位角两组目标的俯仰角然后通过评价函数J为评价准则来指导迭代求解，直至满足终止迭代的条件，求得安装误差角Δφ_I、Δγ_I、Δθ_I。为了保证迭代收敛，限制区间范围为，α∈[0,2π)，β∈[0,π/2)。

根据最小二乘原理得出非线性优化问题的目标函数，然后针对该目标函数进行具体的遗传算法设计，得出非线性优化问题的全局近似最优解。

针对某一非线性模型参数估计问题，非线性最小二乘估计的遗传算法的基本实现步骤如下：

1)根据所求问题的具体要求，确定参数寻优范围和编码方案，设定遗传算法的基本参数，初始化种群；

2)根据目标函数或来设计适应度函数，然后根据适应度函数计算每个个体的适应度。

3)让群体中的个体进行选择、交叉、变异等遗传操作，以产生新一代种群。

4)判断是否达到算法中预设的收敛条件。若是，则结束运算若否，则重复1～3步直到算法收敛。

5)对适应度最高的个体进行解码，从而得出问题的最优解。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。