【正文】 ? ? ? ? （ ） 哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 邊緣算子 Roberts 邊緣算子是一種斜向偏差分的梯度計(jì)算方法，梯度的大小代表 邊緣 的強(qiáng)度，梯度的方向與邊緣走向垂直。其中的原理在于圖像的邊緣和輪廓 都位于灰度突變的地方，哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 直線通常對應(yīng)著重要的邊緣信息，先要對圖像進(jìn)行邊緣檢測。 下述所示圖像是不同閾值 T 時，閾值分割的結(jié)果： (a) 閾值 T =150 (b) 閾值 T =190 哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 人工選擇法是閾值分割最為簡單的方法。閾值分割的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡單，對于不同類的物體灰度值或其他特征值相差很大時，它能有效地對圖像進(jìn)行分割。 圖像二值化閾值處理的變換函數(shù)表達(dá)式為： ? ? ? ?? ?1 , ,0 , ,f x y Tg x yf x y T???? ???? T為閾值 （ ） 標(biāo)注為 1 的像素對應(yīng)于對象，標(biāo)注為 0 的像素則對應(yīng)于背景。為了更好地分析興趣區(qū)域，就需要用特殊的方法將之分離出來，在此基礎(chǔ)上才可以對目標(biāo)進(jìn)行下一步的分析，圖像分割就是將圖像分成各具有特點(diǎn)的區(qū)域并提取出興趣區(qū)域的技術(shù)和 過程。要實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)， 需要一個算法來完成跑道的分割，以備后續(xù)處哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 在以上的三種濾波方式中，中值濾波對消除椒鹽噪聲非常有效，常用來保護(hù)邊緣信息，是經(jīng)典的平滑噪聲方法。 18 圖 對比度范圍為 [ ]處理后的圖像 圖 對比度范圍為 [ ]處理后的圖像 由上述三張圖片的對比效果，可以看出 對比度范圍為 [ ]時，圖像增強(qiáng)的效果較好，特征區(qū)域可以很好地從背景中區(qū)分出來。在圖像增強(qiáng)中，本文 使用imadjust函數(shù)直接進(jìn)行 灰度調(diào)整。 哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 由于人眼對綠色的敏感較高，對藍(lán)色的敏感較低，因此對 RGB 三個分量進(jìn)行加權(quán)平均可以 得到較為合理的灰度圖像。 圖像的灰度化處理 本課題研究中 用機(jī)載攝像頭拍攝到的都是 RGB彩色圖像，處理彩色圖像時，要分別對 RGB三種分量進(jìn)行處理，實(shí)際上 RGB并不能反映圖像的形態(tài)特征，只是從光學(xué)的原理上進(jìn)行顏色搭配。 哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 微飛行器的飛行高度，采用激光測距儀進(jìn)行測量，在本文的研究設(shè)計(jì)中，將其作為已知量考慮，本設(shè)計(jì)主要研究跑道的識別和姿態(tài)角的解算。圖 是飛行器有偏航角時拍攝到的圖像， H 的橫向中心線在圖片中的斜率和飛行器的偏航角有密切的聯(lián)系，可根據(jù) H的橫向中心線的斜率來解算偏航角。地平線檢測算法中，由地平線在圖像 中的斜率和位置可以解算出飛行器的滾轉(zhuǎn)角和俯仰角， 而在本文 的研究中，機(jī)載攝像頭在飛行器的下 方，可以根據(jù)著陸場景中 H的 橫向中心線 在圖像中的斜率和位置解算飛行器的偏航角和俯仰角。 12 理有很大的參考價(jià)值，本文 可以根據(jù)著陸平臺上的 H在圖像中的位置變化來分析飛行器的姿態(tài)角。方案 一 中 的地平線檢測法 ，需要對圖像中每一條直線，判斷它所區(qū)分的兩個類別特征值的差異，找出差異最大的那條直線，需要判斷的直線條數(shù)很多，而且所處理的圖像是彩色圖像，數(shù)據(jù)處理量大。無人直升機(jī)在降落過程中一般為垂直起降，不像固定翼飛機(jī)那樣滑翔降落， 因此機(jī)載攝像設(shè)備不能像固定翼飛 那樣采用前置攝像頭。 ? ， ? ， ? 分別是機(jī)體坐標(biāo)系相對地面坐標(biāo)系的滾轉(zhuǎn)角、俯仰角和偏航角。 10 機(jī)體繞質(zhì)心轉(zhuǎn)動的動力學(xué)方程是： ? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?22222222111x y x x y y x y x y z x z y x y y z y zx y x yy x y x y x x y z x y y z x z x y x x zx y x yz z y x x y x y x yzI M I M I I I I I I I II I II M I M I I I I I I I II I IM I I II? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ??? ? ? ? ? ? ? ?? ??????? ? ? ? ? ? ? ???????? ? ? ? ? ????? （ ） 作用在直升機(jī)質(zhì)心處的合力 /合力矩表達(dá)式為： , , , , , , , , , , , , ,x M x T x F x H x Vxy y M y T y F y H y Vz z M z T z F z H z VF F F F FFF F F F F FF F F F F F? ? ? ? ? ? ? ? ? ??? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ???? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ???? ? ? ? ? ? ? ? ? ????? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （ ） , , , , , , , , , , , , ,x M x T x F x H x Vxy y M y T y F y H y Vz z M z T z F z H z VM M M M MMM M M M M MM M M M M M? ? ? ? ? ? ? ? ? ??? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ???? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ???? ? ? ? ? ? ? ? ? ????? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （ ） 式中，下標(biāo)分別表示旋翼 (M )、尾槳 (T )、機(jī)身 (F )、垂尾 (V )和水平安定面 (H )。旋翼力 /力矩由槳葉氣動力向機(jī)體軸系分解而得，槳葉氣動力采用葉素分析法進(jìn)行計(jì)算。該算法可以有效地消除地面和天空的干擾，準(zhǔn)確地檢測出圖像中的地平線，然后通過地平線算法得到飛機(jī)的飛行參數(shù)。 ： 地平線擬合的視覺導(dǎo)航 實(shí)際的視覺導(dǎo)航中，前置攝像頭拍攝到的圖像中地平線很大的可能上并哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 該方法應(yīng) 用到導(dǎo)航中需要先確定三個點(diǎn)作為 P3P 中需要的點(diǎn)而且需要求解非線性方程組，計(jì)算量較大，精度不是很高。具體做法為，利用地面坐標(biāo)系、攝像機(jī)坐標(biāo)系、飛機(jī)坐標(biāo)系 三者之間的相互關(guān)系和相互轉(zhuǎn)換，著陸線與兩條跑道邊線的交點(diǎn)，兩條跑道邊線的交點(diǎn)這三點(diǎn)在圖像中的坐標(biāo)來計(jì)算飛機(jī)的姿態(tài)角參數(shù)。 ： 借助跑道邊緣線和著落線間 的交點(diǎn)提取姿態(tài)角 哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 該算法 假設(shè)地平線是一條直線，直線兩側(cè)的像素點(diǎn)是分屬兩個類別中的元素，以像素點(diǎn)的彩色分量 {R,G,B}作為該點(diǎn)的特征量，則 對天、地特征的度量就是對類別中所有元素的特征量統(tǒng)計(jì)特征的度量。由于跑道區(qū)域較為開闊，前置攝像頭可以看到一條清晰可見的地平線。因此，基于視覺的跑道識別技術(shù)有很大的研究價(jià)值。 綜合上述起落跑道的設(shè)計(jì)和對數(shù)據(jù)處理時間的要求，本文選擇無人直升機(jī) 為研究對象，其起落跑道可設(shè)計(jì)為 H形 的 著落平臺。本課題 在進(jìn)行微飛行器起落跑道識別技術(shù)研究時，應(yīng)盡量選擇起落跑道設(shè)計(jì)簡單的飛行器為研究對象。 加速度計(jì)或者陀螺儀本身都有漂移，誤差會隨時間的推移而發(fā)散， 因此傳統(tǒng)的慣性導(dǎo)航技術(shù)，或者無線電導(dǎo)航并不適用于微飛行器，而視覺導(dǎo)航技術(shù)只需要攜帶機(jī)載 攝像設(shè)備 ， 實(shí)時性強(qiáng)，可以滿足微飛行器的要求 ，下面將對本文的方案設(shè)計(jì)進(jìn)行選擇論證。 論 文的整體分為四個章節(jié)：第一章是緒論，介紹了微飛行器的應(yīng)用背景以及國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀，概述了本文的研究內(nèi)容；第二章是方案設(shè)計(jì)與選擇的論證，結(jié)合國內(nèi)外的各種研究方案，確定本文的設(shè)計(jì)方案；第三章是跑道識別，設(shè)計(jì)了跑道識別的步驟，并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了對比和分析；第四章是著陸中飛行參數(shù)的獲取，通過圖像處理獲得著陸平臺的特征值，然后利用攝像機(jī)線性模型和光學(xué)測量技術(shù)，以及地面坐標(biāo)系、攝像機(jī)坐標(biāo)系、飛機(jī)坐標(biāo)系之間的相互關(guān)系，獲得著陸時的偏航角、俯仰角、滾轉(zhuǎn)角、距離著陸平臺的高度等飛行參數(shù)。 5 著陸平臺，可以簡化圖像處理的過程。其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖 所示。因此，將著陸平臺設(shè)計(jì)成這 種形狀，在一定程度上簡化了圖像處理的難度。最后，該校對無人直升機(jī)的控制飛行進(jìn)行了試驗(yàn)，結(jié)果表明該視覺導(dǎo)航系統(tǒng)可以使無人機(jī)的著陸精度達(dá)到：軸向定位精度 5cm，姿態(tài)角精度 5176。 該校研究工作的圖片資料如圖 所示，圖中 (a)是實(shí)驗(yàn)用的無人直升機(jī)，(b)是人造著陸平臺的灰度圖 ， (c)是 (b)的二值圖，研究了無人直升機(jī)在著陸過哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 圖 微型飛行器自主飛行控制示意圖 視覺導(dǎo)航技術(shù)由于其視場 大、非接觸、速度快、信息豐富等特點(diǎn)，是一種 MAV 末端導(dǎo)引的有力手段。 在系統(tǒng)中，無人直升機(jī)被限定在預(yù)先設(shè)哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 因此，微飛行器的研究受到越來越多科研人員的關(guān)注。這種飛行器能夠傳輸實(shí)時圖像或執(zhí)行 其它功能，有足夠小的尺寸、足夠的巡航范圍和飛行時間，可深入復(fù)雜或條件惡劣的地區(qū)完成各種高風(fēng)險(xiǎn)的任務(wù)。 image processing。 首先，對拍攝到的圖片運(yùn)用MATLAB 進(jìn)行圖像處理，消 除噪聲并提取出跑道特征；其次，對著陸平臺進(jìn)行直線檢測，深入分析了特征直線和圖像邊界線與微飛行器姿態(tài)角之間的關(guān)系，確定了從著陸平臺直線參數(shù)中求解微飛行器偏航角和俯仰角的方法，因微飛行器降落過程中滾轉(zhuǎn)角很小，是一個小角度量，在降落過程中可以不予考慮。哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 摘 要 隨著應(yīng)用的需要和航空技術(shù)的發(fā)展，近年來在世界范圍內(nèi)掀起了微飛行器的研究熱潮。 本文以微型 無人直升機(jī)飛行過程中拍攝到的著陸場景圖像為研究對象 ，選擇著陸平臺為圖像處理中特征提取的目標(biāo)，研究利用機(jī)器視覺的理論，通過數(shù)字圖像處理的方法以及代數(shù)與幾何的知識，實(shí)時提取著陸過程中的飛行參數(shù)，為微飛行器自主著陸提供導(dǎo)航信息。 關(guān)鍵詞 ： 微飛行器；圖像處理；跑道識別； 飛行參數(shù) 哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 ABSTRACT With the demands of applicatoin and development of aeronautic technology, more and more attentions are paid to the research on Micro Air Vehicle(MAV) all over the world in recent years. A lot of research on puter visionbased for MAV autonomous landing has been done. In this paper ,we do some research on how to segment the runway area out of the image and obtain the attitude of the MAV with the vision technology. In this article, we process the image sequence of the runway which is got from an onboard camera, estimate the attitude and position of the aircraft. This article select the landing platform to target feature extraction for image processing, the theory of the use of machine vision, digital image processing methods, and knowledge of algebra and geometry, realtime to extract the parameters of the flight in the landing process, to provide navigation information for automomous landing of the MAV. In order to obtain the attitude information of the MAV, we research the relations betwwen the characterristics of a straight line and the image boundary line and the attitude. From the linear parameters of the landing platform, the yaw angle and pitch angle can be found. The theoretical analysis and the experiment result show that the extraction and conversion of visionbased navigation informa