基于视觉的夜间无人机自主着陆导航

• 作 者: 柴洪林
• 发表日期: 2007年期
• 关键词: 视觉 无人机 姿态角 位置 图像

基于机器视觉的自主着陆问题是一个热门的研究课题。视觉导航设备具有简单便宜、完全自主和无源性等优点，对于减低导航系统成本和提高无人机的自主性有重要意义。本文的研究工作源于国家自然科学基金资助项目——“基于视觉的无人飞行器自主着陆导引信息实时提取与转换”，主要研究了在无人机着陆过程中，利用机载照相设备获取无人机自主着陆导航信息。文中研究的是夜间无人机自主着陆导航信息的提取。在夜间，跑道上的着陆标志是跑道上的照明布局图案，包括跑道两侧的指示灯以及在飞机入口处布置的指示灯。这些指示灯反映在图像上是一些亮点，而且在同侧的这些亮点几乎在一条直线上，这些亮点所在的直线在图像中的位置反映了飞机相对于跑道的姿态和位置。文中利用这些特点，通过对这些着陆标志的提取来估计无人机的姿态和位置。先是用图像预处理算法对视频图像进行处理，增强图像，突出图像中的指示灯，同时去除一些噪声亮点减少后续工作量；然后用直线提取算法提取跑道的线性特征；在对视频图像上这些直线的形状和位置与飞机姿态的关系进行分析之后，通过补偿的方法，给出了从这些线性特征估计无人机姿态和位置的简单方法，这是本文所做工作的核心部分，也是论文的创新之处。文中最后给出仿真实验来验证所提出方法的有效性。无人机的姿态和位置是它安全着陆的重要导航参数，本文通过视觉的方法获得无人机的姿态和位置参数，降低了对于外界信息和其它测量仪器的依赖性，增强了无人机的独立自主性。