基于智能視覺的無人機導航技術研究

張謙 鄔依林

摘 要： 基于魯棒濾波的無人機著陸相對導航方法是通過設計的魯棒高階容積濾波相對導航濾波器實現無人機著陸導航，缺乏無人機導航圖像預處理過程，導航準確性差。為此，提出基于智能視覺的無人機著陸導航方法，采用基于視覺的無人機導航特征提取方法，通過高、低帽濾波器增強無人機視頻跑道圖像，使用Ostu分割法對增強無人機視頻跑道圖像做二值化處理和去噪預處理，通過Hough變換提取預處理后無人機跑道圖像中跑道的直線特征。依據獲取的直線特征，進行無人機姿態角和位置運算以及換算后，獲取無人機的姿態角和位置，實現無人機著陸的自主導航。實驗證明，所提方法能夠有效地對無人機著陸進行導航，并且準確性和效率較高。

關鍵詞： 智能視覺； 無人機； 著陸導航； 圖像預處理； 特征提取； 姿態角

中圖分類號： TN965?34； TP391 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）16?0132?03

Abstract： The unmanned aerial vehicle （UAV） landing relative navigation method based on robust filtering achieves UAV landing navigation by means of the designed robust high?order volume?filtering relative navigation filter， resulting in lack of the preprocessing process of UAV navigation images， and poor navigation accuracy. Therefore， a UAV landing navigation method based on intelligent vision is proposed. The vision?based UAV navigation feature extraction method is adopted. The high and low hat filters are used to enhance UAV video runway images. The Ostu segmentation method is used to perform binarization processing and denoising preprocessing for enhanced UAV video runway images. The Hough transform is used to extract the linear feature of runways in preprocessed UAV runway images. According to the obtained linear feature， the attitude angle and position of the UAV are obtained after calculation and conversion of the attitude angle and position of the UAV， so as to realize autonomous navigation of UAV landing. The experimental results show that the proposed method can effectively navigate UAV landing， and has high accuracy and efficiency.

Keywords： intelligent vision； UAV； landing navigation； image preprocessing； feature extraction； attitude angle

無人機具有體積小、靈活性高、耗費低等特點，當下，已經較為廣泛地運用于監控、通信、拍攝等諸多領域[1]。研究無人機在監控中的著陸過程，對于確保無人機回收質量和安全性，具有重要的價值。以往研究出的無人機著陸導航方法由于導航精度差、效率低等缺點已經逐漸被淘汰。隨著智能視覺技術的極速發展，利用智能視覺信息實現無人機著陸導航的方法得到研究人員越來越多的關注[2]。傳統基于魯棒濾波的無人機著陸相對導航方法，通過設計的魯棒高階容積濾波相對導航濾波器實現對無人機著陸的準確導航，缺乏無人機導航圖像預處理過程，導航準確性差。基于此，本文提出了基于智能視覺的無人機著陸導航方法，提高無人機著陸導航效率和準確率[3]。

1 基于智能視覺的無人機著陸導航方法

1.1 基于視覺的無人機導航特征的提取

1.1.1 圖像預處理

無人機在空中飛行時，通過對機場跑道指示燈的特征點提取，能夠對跑道的大致位置及方向進行估算[4]。但由于噪聲和其他光源等外在因素的存在，跑道上的特征點難以實現準確提取。為了解決這個問題，需要對跑道的特征視頻圖像實施預處理，減少或消除其他光源的影響。首先用灰度形態學中的高、低帽濾波器使圖像增強，然后用Ostu分割法對增強后圖像做二值化處理得到二值化圖像，并進行圖像去噪處理。

相對于跑道邊光源分散的散射光，指示燈的燈光比較集中，這樣對跑道邊緣做出的計算只是簡單的運算，為了確保檢測結果的準確性以及運算速度，要保證充足的特征點。為消除高亮度而又相對孤立的噪聲假設跑道上的指示燈多于其他的散射光源，邊緣的指示燈多于入口處的指示燈，對其二值化圖像中的高灰度（碼值為1）像素點實施區域處理。設[bw]是原圖像的二值圖像，[bwi，j=1]，對像素點[i，j]的[I×J]鄰域進行觀察，若這個鄰域中全部像素灰度值相加小于閾值T，則像素點[i，j]是二值圖像內的噪聲，小鄰域和大鄰域分別對圖像的微小噪聲、較大且單獨的噪聲實施去噪。

1.1.2 無人機跑道圖像中直線特征提取

經過圖像預處理后，無人機視頻跑道圖像內的噪聲被大幅消除，使有效信息被保存，在去噪圖像內進行關聯信息的提取能夠獲取跑道兩邊及中線指示燈的方位，即跑道的大概方位[5]。同側指示燈呈直線排列是指示燈的特征，在此特征的基礎上，用Hough變換來檢測跑道的邊緣和中線。也就是采用Hough變換提取預處理后無人機導航圖像中跑道的直線特征。本文對無人機導航二值圖像內3條最長的直線最大值進行提取，在提取無人機圖像中跑道直線特征時，若出現最大點數過差異直線的情況，平均差異直線的參數獲取新直線為特征線。

1.2 無人機姿態角和位置的計算

1.2.1 攝像機姿態角和位置的計算

相對于無人機，攝像機是靜止的，所以攝像機同地面坐標的姿態角與無人機同地面的姿態角一致，通過第1節提取的無人機跑道圖像的直線特征能夠獲取攝像機的姿態角[6]。通過攝像機同地面坐標系的3個歐拉角得到地面坐標系至攝像機坐標系的變換矩陣為[T=TcbTbi]。

1） 在入口處指示燈的成像內提取直線進行滾動角的計算，設[l3]是平面內入口處指示燈的成像，[kl3]為其斜率，可得滾動角為：

2） 通過圖像豎直中線的方位同圖像內消失點的誤差進行偏航角的計算。在進行偏航角的計算時，會出現偏航角為零與偏航角非零兩種情況。偏航角為零時，圖像較為簡單，算法參照文獻[7]的算法即可。偏航角非零的情況下，滾動角同樣存在非零的可能性，圖像會變得相對繁瑣，這時采用的解決方法是對[I′]進行補償，即以圖像中心[O]為中心轉動[I′]的坐標[ψ]角，通過轉動后的坐標對偏航角[ψ]進行計算，其中i為攝影機位置，具體如圖1所示。

上述過程基于提取的無人機跑道圖像中直線特征，對攝像機姿態角和位置計算結果的換算得到無人機的姿態角和位置，完成無人機著陸的智能導航。

3 實驗分析

為了驗證使用本文方法對無人機進行導航時對于障礙物躲避的準確性[9]，采用本文方法對兩個連續的障礙物進行躲避試驗。兩個障礙物分別為靜止的物體和行走的人員，試驗結果如圖2所示。

對圖2進行分析能夠得到，通過本文方法對靜止障礙物和動態障礙物都能夠進行識別并控制無人機進行成功躲避，并且在上一個障礙物成功躲避后會自動對前進方向上的下一個障礙物進行尋找。實驗結果表明，無人機使用本文方法能夠有效地對無人機前進方向上的障礙物進行躲避。實驗為了驗證本文方法對無人機導航的效率，使用本文方法、基于直線稀疏光流場的無人機姿態估計導航方法以及基于魯棒濾波的無人機著陸相對導航方法[10]進行效率對比的試驗，結果見表1。

通過對表1分析能夠得到，使用本文方法對無人機進行著陸導航所用的時間遠遠低于其他兩種方法進行無人機著陸導航所用時間，說明使用本文方法能夠提高無人機著陸導航的效率。

4 結 論

本文提出基于智能視覺的無人機著陸導航方法，對無人機視頻跑道圖像進行預處理，在預處理后圖像上提取無人機跑道直線特征，再結合無人機姿態角和位置的計算，實現無人機高效率與高準確性的著陸導航。

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