直线稀疏光流场微型无人机姿态信息研究光电侦测平台目标定位误差

        无人飞行器视觉导航系统的需求,提出一种基于直线稀疏光流场的微小型无人机姿态信息估计方法.研究了图像直线稀疏光流场的概念,并推导出该种稀疏光流场的计算方法;在直线稀疏光流场的基础上,建立了地平线投影模型,并提出一种基于直线稀疏光流场的飞行器俯仰角速度、滚转角速度和偏航角速度等姿态信息的估计方法;分别使用文中提出的直线稀疏光流场的计算方法和Horn算法对一组测试图像进行数值仿真,仿真结果显示在图像边缘附近,直线稀疏光流场的计算方法与经典的Horn算法具有相近的精度,但时间开销减小到后者的6%;使用无人机航拍图像序列对于基于直线稀疏光流场的飞行器姿态信息算法进行离线仿真,并对比同时搭载的角速度陀螺的测量结果,结果显示,使用文中所述的基于直线稀疏光流场的无人机姿态提取方法可以估计飞行器的俯仰、偏航、滚转三通道角速度信息,其最大绝对估计误差除滚转通道小于±10°/s外,其余两通道均小于±5°/s,并对于误差产生的原因进行了进一步讨论.

       针对无人机光电侦测平台在目标定位过程中测量误差因素繁多、分析困难等问题,提出了一种基于多因素分析的误差建模与分析方法.在系统总体结构的基础上,根据目标从空间直角坐标系到光电传感器坐标系的映射关系,建立目标定位模型,以载机位置、姿态误差以及光电侦测平台转角、测距误差等9项因数为变量,推导出目标定位误差计算公式.采用飞行实验数据验证了该误差计算方法的有效性,并通过仿真实验分析了载机位置、姿态角误差、光电传感器方位角、高低角误差以及激光测距误差对目标定位精度的影响,同时指出实际应用中无人机测量点位置与目标定位精度的关系,载机高度越低、视轴指向角越大,目标定位精度越高。


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