基于地标几何特征的无人直升机自主降落

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1、基于地标几何特征的无人直升机自主降落文章编号:1001-9081(2012)01-0179-03doi:10.3724/SP.J.1087.2012.00179摘要:为获取地标信息并计算无人机当前姿态，提出一种基于图像轮廓拟合的地标识别算法。所提方法通过施加几何约束判断地标。若图像中包含完整地标，实时的角点计算可以获取无人机的姿态信息；若只包含部分地标，则可估计出无人机的移动方位和平移量，以使地标完整出现在视野中。实验室条件下仿真表明了算法的稳定、可行。?关键词:无人直升机；地标识别；姿态估计；自主降落；轮廓拟合?中图分类号:TP391.413文献标志码:AAbstract:T

2、oacquireIandmark?sinformationandcalculateunmannedhelicopter?sattitudeinformation,aIandmarkrecognitionmethodbasedonimage?scontourfittingwasproposedinthispaper.Themethodjudgedthelandmark?ssituationthroughimposinggeometricconstraint.Iftheimagecontainedfulllandmark,real-timecalculationofcornersc

3、ouldobtainthehelicopter?sat廿tudeinformation;iftheimagecontainedpartoftheIandmark,themethodcouldestimatethedirectionandsizeofthehelicopter?smovementwhichwouldmaketheIandmarkpresentedintheviewcompletely.Thesimulationsundertheconditionoflaboratoryshowthattheproposedmethodisstableandfeasible・Key

4、words:unmannedhelicopter;Iandmarkrecognition;poseestimation;autonomousIanding;contourfitting0引言？无人机由于其成本较低、性价比较高、使用方便等特点，在民用和军事领域都有广泛的应用。无人机自主降落技术是构成其自主飞行能力的重要组成部分,其中基于计算机视觉的自主降落技术是该领域的主要研究内容之一。到目前为止，就地标识别以及无人机位姿估计，国内外已经提出了许多地标模型以及估算算法［1-5］,如基于灭影线的姿态计算［2］、基于不变矩阵［6］的地标识别［4］等。？本文以传统的H地标为识别模型、提

5、出了一种基于地标几何约束的识别算法。算法通过构造简单的几何模型识别地标，根据所选关键点的世界坐标、图像坐标以及线性摄像机的成像模型计算无人机的实时姿态和相对位置，并对地标部分出现在视野中的情况进行分析处理。？1基于地标几何特征的方法？本文算法通过拟合图像轮廓，根据所得多边形的顶点数目以及边角关系判别地标。图1为算法设计流程0为得到图像轮廓,首先需对采集到的图像灰度化，为减小光照等因素的影响，对灰度图应用直方图均衡化；而后使用阈值分割的方式分离地标与背景，阈值分割采用多阈值的处理方式。对分割后的二值图像进行轮廓提取，判断某一轮廓内区域是否为单连通域，若是，则对轮廓进行多边形逼近［

6、7］,通过判断多边形的边角确定区域内是否为地标。？1.1轮廓的多边形逼近？?定义点到多边形的距离为点到各边距离的最小值。首先将轮廓上的两个最远点a、b连成线段，搜索到线段ab距离最远的点为c,并将a、b、c三个点连成三角形。而后搜索到三角形距离最大的点为d,将d加入到三角形abc中。以此类推，不断地将点加入到多边形中直到轮廓各点到拟合多边形的距离最大值小于设定的阈值时，完成多边形的逼近。为精确顶点位置，对每个顶点的5X5邻域重新计算角点。最后对多边形的顶点进行排序，设定y坐标最小的顶点序号为1（若有对应y坐标最小值的顶点有多个，则取其中x坐标最小的为序号1）,其余顶点序号沿轮廓

7、的逆时针方向依次递增。??1.2完整地标的识别以及位姿计算?图2为H地标模型，？对其12个顶点编号a~lo设定世界坐标的原点为地标的形心，X?w方向为平行于边kj向右，Y?w方向为平行于边de斜向下，Z?w方向为垂直于模板平面向里。由图2可知，若图像中某一轮廓内区域为完整的地标，那么该轮廓应为单连通区域，且拟合的多边形顶点数应为12个。???设定参数入，用以表示某一边两侧邻边的关系,若该边两邻边在该边同一侧则取入=1,若在不同侧则取入为0。如图2所示，ab边的两邻边在ab同一侧,则入??ab