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一種低成本微型飛行器姿態(tài)角自動檢測方法

2017-05-03 00:59:48陳珅培任夢潔
關(guān)鍵詞:判別函數(shù)飛行器姿態(tài)

陳珅培, 任夢潔

(陸軍軍官學(xué)院高過載彈藥制導(dǎo)控制與信息感知實(shí)驗(yàn)室, 合肥 230031)

0 引言

微型飛行器是一種無人遙控式的輕量級飛行器,由于其體積小,重量輕,在自然災(zāi)害探測、核生化探測、森林火災(zāi)探測、軍事偵察等危險(xiǎn)領(lǐng)域具有廣泛的運(yùn)用前景,但由于其載荷能力不足,所以飛行器上搭載的傳感器設(shè)備有限,一般只搭載微型攝像機(jī)和無線傳輸裝置,在飛行過程中需要人為的遙控調(diào)整其飛行姿態(tài)。為實(shí)現(xiàn)這種飛行器的自主飛行,實(shí)現(xiàn)飛行器姿態(tài)的自動校正,文中通過模仿鳥類的飛行姿態(tài)調(diào)整,設(shè)計(jì)了一種基于前視攝像機(jī)成像,通過提取成像中的天地分界線即地平線,調(diào)整飛行姿態(tài)的方法,適用于低成本無姿態(tài)測量裝置的微型飛行器平臺。

地平線是提取飛行器姿態(tài)的基礎(chǔ),圖像地平線的檢測方法已有很多研究成果[1-2]:Bao提出了利用自動閾值分割和Hough直線檢測方法,這種方法在天地背景較為清晰無噪聲的情況下成功率較高,但飛行采用無線信號傳輸,難免會受到干擾,導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降,造成大量誤檢;Ahmad提出利用分類識別的方法進(jìn)行天地線檢測,主要通過提取圖像SIFT特征描述子利用SVM進(jìn)行訓(xùn)練和識別,這種方法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),并且硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜,計(jì)算量大,不適合實(shí)時計(jì)算,本文旨在尋找一種檢測可靠、計(jì)算量小且易于硬件實(shí)現(xiàn)的方法,而利用線性判別模型實(shí)現(xiàn)地平線檢測是一種合適的選擇。

1 直線模型

圖像地平線檢測尋找的是天和地的分割線,分割線是一條直線,參數(shù)包含直線的斜率m和直線的截距b,這是直線方程的通常表示方法,但是這種方法分析飛行姿態(tài)不夠便捷,文中擬采用文獻(xiàn)[3]提出的一種表示直線的方法,即由于直線方程和飛行器滾轉(zhuǎn)角φ和俯仰角θ有關(guān),因此考慮利用這兩個角度表示方程,使得飛行器姿態(tài)提取更為簡便和直觀,并且兩者之間存在幾何關(guān)系,即飛行器滾轉(zhuǎn)角與直線斜率存在反正切的關(guān)系φ=arctan(m),而俯仰角與截距并不存在確定關(guān)系,但數(shù)值正比于圖像中直線上半部分和下半部分區(qū)域像素?cái)?shù)量的比值。

采用σ表示直線下半部分像素區(qū)域所占整個圖像的百分比,在矩形圖像中,σ和俯仰角θ的關(guān)系嚴(yán)格是成非線性變化,為便于計(jì)算,文中假設(shè)攝像機(jī)經(jīng)過標(biāo)定后無畸變,則σ和俯仰角θ成線性關(guān)系,后續(xù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這種線性假設(shè)也是有效的。

因此文中直線方程采用了滾轉(zhuǎn)角角度φ和像素比σ來表示,兩個參數(shù)范圍為φ∈[-π/2,π/2],σ∈[0%,100%],直線方程從原來的參數(shù)空間(m,b)轉(zhuǎn)換為了(φ,σ),由于參數(shù)的取值范圍已知,直線的檢測過程變成在參數(shù)空間中尋找最優(yōu)值的過程,需要設(shè)計(jì)一個判別函數(shù)度量參數(shù)空間的取值。

2 判別函數(shù)設(shè)計(jì)

計(jì)算機(jī)視覺判定是依靠相應(yīng)的描述特征,現(xiàn)有的檢測方法大部分計(jì)算量都消耗在圖像特征的提取上[4],文中為計(jì)算簡便,采用最基本的特征,即圖像的像素值。對于天空和地面區(qū)域的像素值,彩色圖像利用RGB數(shù)值判斷,灰度圖像則利用灰度值。

借鑒統(tǒng)計(jì)模型中的Fisher線性判別法[5],該方法判別函數(shù)要使線性分類后兩個部分的類內(nèi)變化最小,且類間變化最大,文中利用這個準(zhǔn)則建立判別函數(shù)。假設(shè)天空和地面像素大致服從高斯分布,有一條直線將圖像分成天和地兩部分,按照設(shè)計(jì)準(zhǔn)則,那么兩個像素的區(qū)域均值的差別應(yīng)當(dāng)較大,同時兩個區(qū)域自身的差別應(yīng)當(dāng)較小,這里則采用兩者區(qū)域的自身協(xié)方差矩陣。設(shè)在直線之上的像素xs,i為天空區(qū)域,直線之下的xg,i為地面像素,以彩色圖像為例:

xs,i=[rs,i,gs,i,bs,i].i∈{1,…,ns}

(1)

xg,i=[rg,i,gg,i,bg,i].i∈{1,…,ng}

(2)

則兩者的協(xié)方差矩陣可表示為:

(3)

(4)

(5)

由于兩者各自的協(xié)方差計(jì)算可能出現(xiàn)0值,考慮不出現(xiàn)計(jì)算錯誤,加入特征向量的模值。因此判別函數(shù)J定義為兩個區(qū)域的協(xié)方差行列式加上特征值的模值。

(6)

因此,尋找最優(yōu)的函數(shù)定義為:

(7)

在參數(shù)取值范圍內(nèi),通過遍歷所有參數(shù),不斷計(jì)算判別函數(shù)J,取值最大時的(φ,σ)則為直線的方程。由于φ∈[-π/2,π/2]且σ∈[0%,100%],因此采用i和j設(shè)定遍歷時的參數(shù)步長,則有:

0≤i≤n1,0≤j≤n2

(8)

尋優(yōu)最直接的方法是采用全局遍歷i和j,那么遍歷計(jì)算的次數(shù)就是n1×n2,以n1=n2=40為例,判別函數(shù)計(jì)算次數(shù)達(dá)到1 600次,計(jì)算量過大,不利于飛行的實(shí)時控制,文中優(yōu)化參數(shù)最值搜索的過程,減少不必要的計(jì)算。

3 尋優(yōu)過程優(yōu)化

整個參數(shù)空間搜索的都是最大峰值,由于采用的是全空間參數(shù)窮盡搜索,所以判別函數(shù)計(jì)算量太大,文中采用預(yù)選峰值可能出現(xiàn)的i和j值,確保能找到最大值,同時免去無用的搜索。

觀察到飛行器一般穩(wěn)定飛行情況下(俯仰角為0°),天地像素面積大約都各占一半,因此首先取σ=50%,此時也即直線將天地面積均衡劃分,遍歷直線所有的角度空間,計(jì)算判別函數(shù)值,其次將函數(shù)值進(jìn)行從大到小的排序,我們發(fā)現(xiàn)如果此時值較低則在此行中不可能出現(xiàn)峰值,因此取前20%的行數(shù),也即可能出現(xiàn)的角度范圍,最后在整個空間搜索時,只遍歷這些角度范圍,可以大大減小搜索空間[6],以某次實(shí)驗(yàn)為例,圖1表示未經(jīng)優(yōu)化的遍歷,圖2表示優(yōu)化后的遍歷,其中J值為0的區(qū)域表示不用計(jì)算判別函數(shù)的參數(shù)范圍,對n1=n2=40的空間進(jìn)行搜索原有方法需要1 600次計(jì)算,優(yōu)化后只需要200次搜索,減小了計(jì)算量,同時兩者的峰值計(jì)算結(jié)果是一樣的。

可見通過預(yù)選的方法可以有效將不會出現(xiàn)峰值的區(qū)域提前排除掉,避免無用的搜索,減少計(jì)算量。

4 姿態(tài)角測量流程

飛行器在實(shí)際飛行時,前視攝像機(jī)拍攝圖像,圖像中則包含天空和地面區(qū)域,同時圖像通過無線鏈路傳回地面控制站,地面計(jì)算機(jī)按照上文所述檢測方法,整個檢測的流程按照圖3所示,最后檢測出地平線的直線方程,確定出滾轉(zhuǎn)角φ,俯仰角θ則根據(jù)σ進(jìn)行計(jì)算,由于俯仰角與σ近似成線性關(guān)系,當(dāng)σ=50%時,天地區(qū)域平分,此時俯仰角為0°,當(dāng)σ=100%時,都為地面區(qū)域,此時俯仰角為最大正值θmax,當(dāng)σ=0%時,都為天空區(qū)域,此時俯仰角為最大負(fù)值-θmax[7],因此測量的俯仰角θ計(jì)算如下:

θ=(1-σ)θmax-σθmax

(9)

綜上所述,利用本方法可以測量飛行器的姿態(tài)角(包含滾轉(zhuǎn)角、俯仰角),整個測量流程如圖3所示。

5 實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證文中方法的有效性,采用無人旋翼飛行器搭載普通可見光攝像機(jī),PAL制式圖像通過無線圖傳設(shè)備傳回地面控制站,在PC上使用Visual C++ 2012編寫并運(yùn)行程序得出地平線直線參數(shù),得出姿態(tài)角度,并將直線繪制在圖像上。如圖4中所示,不論在天氣較為晴朗,還是天氣較為陰暗,或者地面背景復(fù)雜,甚至是圖像傳輸噪聲干擾,文中方法都能正確檢測出地平線。

將計(jì)算得出的滾轉(zhuǎn)和俯仰角度數(shù)據(jù)與無人旋翼平臺自帶的傳感器的理論數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,如表1所示。

表1 實(shí)際值與理論值比較

6 結(jié)束語

文中對設(shè)計(jì)的地平線檢測方法進(jìn)行了介紹和說明,同時為解決全局空間尋優(yōu)計(jì)算量過大的問題,從參數(shù)空間的尋優(yōu)角度對計(jì)算過程進(jìn)行了改進(jìn),并通過實(shí)際飛行圖像進(jìn)行地平線檢測實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)表明文中方法滾轉(zhuǎn)角度檢測準(zhǔn)確,計(jì)算量小,過程簡便,易于硬件實(shí)現(xiàn),是低成本微小型無人飛行器姿態(tài)測量的有效技術(shù)手段,為實(shí)現(xiàn)自主尋的奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn):

[1] 高海峰, 張生偉, 聶青鳳. 基于紅外圖像的天地線檢測方法研究 [J]. 電光與控制, 2016, 23(7): 20-23.

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[3] ETTINGER S M, NECHYBA M C, IFJU P G, et al. Vision-guided flight stability and autonomy for micro air vehicles[J]. Advanced Robotics, 2003,17(7):1-20.

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