【正文】 ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?, 1 , 1 2 , 1 1 , 11 , 1 2 , 1 1 , 1xf x y f x y f x y f x yf x y f x y f x y? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? （ ） 哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 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 下述所示圖像是不同閾值 T 時(shí)，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 閾值分割的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，對(duì)于不同類的物體灰度值或其他特征值相差很大時(shí)，它能有效地對(duì)圖像進(jìn)行分割。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(lái)，在此基礎(chǔ)上才可以對(duì)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(guò)程。 在以上的三種濾波方式中，中值濾波對(duì)消除椒鹽噪聲非常有效，常用來(lái)保護(hù)邊緣信息，是經(jīng)典的平滑噪聲方法。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。由于人眼對(duì)綠色的敏感較高，對(duì)藍(lán)色的敏感較低，因此對(duì) RGB 三個(gè)分量進(jìn)行加權(quán)平均可以 得到較為合理的灰度圖像。 哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 圖 是飛行器有偏航角時(shí)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(lái)解算偏航角。 12 理有很大的參考價(jià)值，本文 可以根據(jù)著陸平臺(tái)上的 H在圖像中的位置變化來(lái)分析飛行器的姿態(tài)角。無(wú)人直升機(jī)在降落過(guò)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。 10 機(jī)體繞質(zhì)心轉(zhuǎn)動(dòng)的動(dòng)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 )。該算法可以有效地消除地面和天空的干擾，準(zhǔn)確地檢測(cè)出圖像中的地平線，然后通過(guò)地平線算法得到飛機(jī)的飛行參數(shù)。該方法應(yīng) 用到導(dǎo)航中需要先確定三個(gè)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。 ： 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 由于跑道區(qū)域較為開(kāi)闊，前置攝像頭可以看到一條清晰可見(jiàn)的地平線。 綜合上述起落跑道的設(shè)計(jì)和對(duì)數(shù)據(jù)處理時(shí)間的要求，本文選擇無(wú)人直升機(jī) 為研究對(duì)象，其起落跑道可設(shè)計(jì)為 H形 的 著落平臺(tái)。 加速度計(jì)或者陀螺儀本身都有漂移，誤差會(huì)隨時(shí)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(wú)線電導(dǎo)航并不適用于微飛行器，而視覺(jué)導(dǎo)航技術(shù)只需要攜帶機(jī)載 攝像設(shè)備 ， 實(shí)時(shí)性強(qiáng)，可以滿足微飛行器的要求 ，下面將對(duì)本文的方案設(shè)計(jì)進(jìn)行選擇論證。 5 著陸平臺(tái)，可以簡(jiǎn)化圖像處理的過(guò)程。因此，將著陸平臺(tái)設(shè)計(jì)成這 種形狀，在一定程度上簡(jiǎn)化了圖像處理的難度。 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(wú)人直升機(jī)，(b)是人造著陸平臺(tái)的灰度圖 ， (c)是 (b)的二值圖，研究了無(wú)人直升機(jī)在著陸過(guò)哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 在系統(tǒng)中，無(wú)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 這種飛行器能夠傳輸實(shí)時(shí)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(shí)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)。 首先，對(duì)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(duì)著陸平臺(tái)進(jìn)行直線檢測(cè)，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(tái)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(guò)程中滾轉(zhuǎn)角很小，是一個(gè)小角度量，在降落過(guò)程中可以不予考慮。 本文以微型 無(wú)人直升機(jī)飛行過(guò)程中拍攝到的著陸場(chǎng)景圖像為研究對(duì)象 ，選擇著陸平臺(tái)為圖像處理中特征提取的目標(biāo)，研究利用機(jī)器視覺(jué)的理論，通過(guò)數(shù)字圖像處理的方法以及代數(shù)與幾何的知識(shí)，實(shí)時(shí)提取著陸過(guò)程中的飛行參數(shù)，為微飛行器自主著陸提供導(dǎo)航信息。 1 第 1章 緒論 微飛行器應(yīng)用背景 微型飛行器被認(rèn)為是未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)上的重要偵察和攻擊武器，能夠以可接受的成本執(zhí)行某一有價(jià)值的任務(wù)。 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 羅里達(dá)大學(xué)的研究工作 從上個(gè)世紀(jì) 90 年代以來(lái)，美國(guó)的一些大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)展開(kāi)了基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的飛行器自主著陸技術(shù)的研究。佛羅里達(dá)大學(xué)已經(jīng)成功研制出低成本、高性能的機(jī)載視覺(jué)識(shí)別與定位系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了微飛行器的垂直起降。在加州大學(xué)的研究工作中，他們選擇角點(diǎn)這個(gè)特征是因?yàn)榻屈c(diǎn)具有透視投影不變性，實(shí)際目標(biāo)中的角點(diǎn)在透視投影中也總是表現(xiàn)為角點(diǎn)，而且具有目標(biāo)的幾何形狀信息。本文 選 用的著陸場(chǎng)景是 H形的人造哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 6 第 2 章 方案設(shè)計(jì)的 論證 由于微飛行器體積小，現(xiàn)有大型飛行器中的線加速度、角加速度傳感器不能簡(jiǎn)單地縮小尺寸就用到微飛行器上，而 MEMS 技術(shù)還不夠成熟，這就決定了微飛行器上不可能有過(guò)多的傳感器。而旋翼機(jī)飛行速度較慢，并且可以懸停，對(duì)數(shù)據(jù)處理的速度要求較低，接收到控制指令時(shí)，飛行姿態(tài)并沒(méi)有發(fā)生大的變化，因此實(shí)時(shí)可控性較強(qiáng)，控制精度較高。因此將跑道 的兩條縱 向邊界作為特征量。從佛羅里達(dá)大學(xué)的研究成果可以看出，該方法可以有效的檢測(cè)出地平線，并由地平線在圖像中的位置解算出飛行器的俯仰角和滾轉(zhuǎn)角。所謂 P3P 問(wèn)題，就是已知地面三個(gè)點(diǎn)之間的距離以及它們?cè)谙衿矫嬷械膶?duì)應(yīng)像點(diǎn)坐標(biāo)，通過(guò)某種算法計(jì)算出這三個(gè)點(diǎn)的具體位置 [12]。此算法最關(guān)鍵的兩個(gè)步驟是圖像預(yù)處理和最優(yōu)解搜索算法，圖像處理方法的好壞直接決定了系 統(tǒng)輸入數(shù)據(jù)的有效性，搜索算法的優(yōu)劣決定了算法的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。機(jī)體的六自由度動(dòng)力學(xué)方程普遍建立在機(jī)體軸系，機(jī)體軸系中質(zhì)心的動(dòng)力學(xué)方程是： / si n/ c os c os/ c os si nx x z y y zy y x z z xz z y x x yV F m V V gV F m V V gV F m V V g? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ? ??? ? ? ? ??? ? ? ? ??? （ ） 哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 本文的設(shè)計(jì)方案 節(jié)中已經(jīng)確定了微飛行器的類型和起落跑道的設(shè)計(jì)，微飛行器選擇為無(wú)人直升機(jī)模型，跑道場(chǎng)景設(shè)計(jì)為 H形著陸平臺(tái)。方案二和方案四基于地平線的檢測(cè)算法雖然不適用于本文 的研究，但是其根據(jù)地平線在圖像中的位置變化來(lái)解算飛行器姿態(tài)角的原哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 13 (a) (b) 圖 無(wú)人直升機(jī)有偏航角時(shí)拍攝到的著陸圖像 (a) (b) 圖 無(wú)人直升機(jī)有俯仰角時(shí)拍攝到的著陸圖像 由上述的三組圖像可以看出，無(wú)人直升機(jī)在不同的姿態(tài)位置時(shí)，拍攝到的圖片中著陸平臺(tái)上的 H在圖像中的位置不同。本章只是對(duì)降落過(guò)程中的姿態(tài)解算作了理論上的分析，具體的跑道識(shí)別和飛行參數(shù)的獲取將在后面的章節(jié)中具體分析。一般有四種方法對(duì)彩色圖像進(jìn)行灰度化，分別為：分量法、最大值法、平均值法、加權(quán)平均法。 對(duì)于拍攝到的跑道區(qū)域， 需要提取的是跑道區(qū)域中的 H 形著陸平臺(tái) ，它在圖像中顯示為白色，而圖像的背景色為灰色，為將白色的 H形 區(qū)域凸顯出來(lái)，需要對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，即增加圖像的對(duì)比度。 19 度值的中值；而圖像銳化是補(bǔ)償圖像的輪廓，增強(qiáng)圖像的邊緣及灰度跳變的部分，使圖像變得清晰。 在圖像處理的研究應(yīng)用中，人們通常把 感興趣的圖像信息額外分割出來(lái)，稱之為興趣區(qū)域，他們是圖像中特定的具有獨(dú)特價(jià)值的區(qū)域。允許閾值變化的方法稱為局部閾值處理。這種方法需要反復(fù)試驗(yàn)，挑選不同的閾值，直到觀察者覺(jué)得產(chǎn)生了較好的結(jié)果為止。圖像邊緣處理的主要目的是突出圖像中的細(xì)節(jié)或者增強(qiáng)被模糊化的細(xì)節(jié)，把景物的結(jié)構(gòu)輪廓清晰地表現(xiàn)出來(lái)。 Sobel 算子不是簡(jiǎn)單求平均再差分，而是加強(qiáng)了中心像素上下左右 4 個(gè)方向像素的權(quán)重，運(yùn)算結(jié)果是一幅邊緣圖像。該算子通常由下列計(jì)算公式表示： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?2 , 1 , 1 , , 1 , 1 4 ,f x y f x y f x y f x y f x y f x y? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（ ） 式中 ? ?2 ,f x y? 表示數(shù)字 圖像中每個(gè)像素關(guān)于 x 軸和 y 軸的二階偏導(dǎo)數(shù)之和，即處理后像素 ? ?,xy 處的灰度值， ? ?,f xy 是具有整數(shù)像素坐標(biāo)的輸入圖像。一條給定的直線，對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)組? ?,uv ，反之，給定一個(gè)數(shù)組 ? ?,uv ，則對(duì)應(yīng)一條直線 y ux v??。 已 知 Oxy 中一條直線上的各點(diǎn)對(duì)應(yīng)著 O?? 的一 個(gè)點(diǎn)。； ? 是直線到坐標(biāo)原點(diǎn)的距離，始終為正值，假設(shè)圖片的矩形框的長(zhǎng)為 M ，寬為 N ，則 哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 用 houghlines 函數(shù)找到圖像中的直線，并在原圖像中畫(huà)圖， 運(yùn)行的結(jié)果如下所示： 圖 直線檢測(cè)的最終結(jié)果 哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 因此， 需要研究著陸平臺(tái)上的 H在無(wú)人直升機(jī)著陸過(guò)程中隨無(wú)人直升機(jī)的姿態(tài)變化而有什么樣的變化，通過(guò) H在拍攝到的圖像中位置的變化來(lái)獲取一些有用的信息。 如圖 所示， g g g gOx y z 是地面坐標(biāo)系，原點(diǎn) gO 取地面上某一點(diǎn)，在無(wú)人直升機(jī)著陸過(guò)程中，可以取 gO 為著陸平臺(tái)中 H的中心點(diǎn)， ggOx處于地平面內(nèi)并指向 H 的縱軸方向， ggOy 在地平面內(nèi)且垂直于 ggOx 指向右哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 上述圖 中的 c w w wOx y z? ? ? 是以攝像頭的 光心為原點(diǎn)，通過(guò)平移世界坐標(biāo)系得到的輔助坐標(biāo)系。 34 圖像坐標(biāo)系包括圖像像素坐標(biāo)系 iOuv 和圖像物理坐標(biāo)系 Oxy ，如圖 所示。 35 六個(gè)參數(shù)決定了攝像機(jī)坐標(biāo)系在世界坐標(biāo)系中的空間位置和姿態(tài)。下面 將分析這兩個(gè)角度之間的關(guān)系。直線 l 的法線與圖像物理坐標(biāo)系 x 軸的夾角范圍就為 ? ? ? ?/ 2 , / 4 / 4 , / 2? ? ? ??? ，因此在進(jìn)行直線檢 測(cè) 時(shí) ， 就 可以 事先 設(shè) 定 方 程 cos sinxy? ? ???中 ? 的范圍是? ? ? ?/ 2 , / 4 / 4 , / 2? ? ? ? ?? ? ? ，這時(shí)檢測(cè)出的直線即為 H 的橫向中心線 l ， ?角的大小為直線 l 的法線與圖像物理坐標(biāo)系 Ox 軸的夾角，這樣 就可以求出 ?哈爾濱工程大學(xué)本科生畢業(yè)論文 如下圖所示： cOcz cz? cxcz cOczcy czc? cOcz (a) c c cOxz 面內(nèi)轉(zhuǎn)動(dòng)