一种高空长航时无人机组合导航系统及其导航定位方法

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一种高空长航时无人机组合导航系统及其导航定位方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及一种高空长航时无人机组合导航系统及其导航定位方法，属于组合导航技术领域。\n背景技术\n[0002] 无人机作为近代飞行器的一个重要分支，在国防建设中一直发挥着重要的作用。\n随着高新技术在国防领域的广泛应用，未来的战争模式将发生革命性的改变，无人机必将得以大显身手。其用途将由单一执行侦察任务扩展到执行侦察、监视、预警、中继通讯、攻击要害目标等多种任务，这对无人机导航系统的精度、可靠性、适应性等都提出了更高的要求。\n[0003] 目前国内外各型号无人机主要是通过惯导和卫星导航系统组合的方式来确保导航精度，最为著名的卫星导航系统当属美国的全球定位系统，而该系统的使用权由美国军事部门控制，其战时可用性无法得到保证。我国自主研制的“北斗”卫星导航系统仍在筹建中，尚未形成完整体系，同时考虑到卫星信号易受电磁干扰、传输质量受天气影响以及本机与卫星的交互信号易被敌方截获导致目标暴露等缺点，使得研究具有高精度、抗干扰、全天候、自主性的导航系统成为当前无人机的研究重点，也是未来无人机导航系统的发展趋势。\n[0004] 结合我国现有的惯导设备水平，惯导和景象匹配组合导航方式是一个优选技术方案。该种导航方式是通过机载先进图像传感器获取目标景象，利用图像匹配得到无人机的定位信息，并与惯导设备的测量信息进行融合，最终得到无人机的高精度导航参数。因技术保密，国外对惯导和景象匹配组合导航系统的研究工作还未见报道。在国内，目前有多所高校、研究所正在积极地开展该方面技术的研究，如清华、北航、西工大、南航等高校都从不同方面开展了卓有成效的研究工作，并取得了一定的研究成果。\n[0005] 在现有的惯导和景象匹配组合导航系统研究工作中，仍存在如下一些不足之处需要改进：\n[0006] 1)使用单一处理器，信息处理能力有限。由于无人机的任务要求，需要进行长时间的高空侦察飞行，带载能力有限，要求机载设备既要重量轻，又要功耗低，所以多数无人机只采用一个微处理器。单一处理器既要采集各种传感器的数据，又要进行信息融合得到导航参数，降低了系统的响应速度。\n[0007] 2)处理多源遥感图像，匹配定位精度不高。由于基准图常由卫星拍摄得到，而实时图由机载成像传感器获取，两者间的灰度存在较大差异，同时两者间还存在着角度旋转、尺度缩放以及噪声等因素干扰，使得图像匹配结果存在较多误匹配情况，致使匹配定位精度不高。\n发明内容\n[0008] 本发明的目的在于针对现有技术的不足，提出高空长航时无人机组合导航系统及其导航定位方法，以提高无人机飞行导航定位的实时性、自主性和精度，减少无人机对全球定位系统的依赖程度，拓宽无人机的战时可用性。\n[0009] 本发明提供一种高空长航时无人机组合导航系统，包括惯导设备、景象匹配定位模块、大气传感器、信息融合处理模块、上行通讯接口和下行通讯接口。\n[0010] 所述的惯导设备包括三轴角速率陀螺仪和三轴加速度计。三轴角速率陀螺仪沿无人机机体系三轴分布，经放大滤波电路与信息融合处理模块连接，用于测量无人机的姿态信息，包括俯仰角、滚转角和航向角；三轴加速度计沿无人机机体系三轴分布，经射随器与信息融合处理模块连接。其经积分运算得出无人机的位置信息，包括经度和纬度。所述三轴角速率陀螺仪采用微机电角速率陀螺仪，所述的三轴加速度计采用微机电加速度计。\n[0011] 所述景象匹配定位模块包括机载成像传感器、数字地图库和图像匹配模块。所述的机载成像传感器安装在无人机的机头前下方，用于实时获取无人机下方的目标区域景象，用于作为图像匹配模块的实时图输入；所述的数字地图库，接受信息融合处理模块的位置信息，调用对应区域的地图图像，用于作为图像匹配模块的基准图输入，包含经度和纬度等信息；所述的图像匹配模块，包含特征提取子模块和匹配定位子模块，特征提取子模块接受机载成像传感器获取的实时图和数字地图库调用的基准图，完成对实时图和基准图的图像特征点提取；所述的匹配定位子模块对特征提取子模块提取出的实时图和基准图的图像特征点进行导航参数计算，得到无人机的当前的位置信息，作为信息融合处理模块的输入。\n所述的机载成像传感器采用多光谱传感器，所述的数字地图库采用由卫星或大地测量获取的全球数字地图数据库。\n[0012] 所述的大气传感器包括高度表和空速计。所述高度表和空速计均经A/D转换器与信息融合处理模块的机载成像传感器视区计算子模块连接。\n[0013] 所述的信息融合处理模块包括信息滤波子模块和结合大气传感器信息的机载成像传感器视区计算子模块。信息滤波子模块与惯导设备的三轴角速率陀螺仪和三轴加速度计相连接，信息滤波子模块还与景象匹配定位模块的图像匹配模块、高度表、空速计相连接，信息滤波子模块用于处理高度表、空速计、惯导设备的测量参数和景象匹配定位模块的位置信息。机载成像传感器视区计算子模块还与惯导设备连接。\n[0014] 所述的上行通讯接口与信息融合处理模块的机载成像传感器视区计算子模块相连接，经无线接收装置接受地面站的遥控指令，对飞行状态和参数进行设置。\n[0015] 所述下行通讯接口与信息融合处理模块的信息滤波子模块连接，将无人机的当前姿态、位置和高度信息经无线发射装置传送给地面站，便于地面控制人员对无人机的实时遥测监控。\n[0016] 本发明还提出一种高空长航时无人机组合导航系统的导航定位方法，具体包括以下几个步骤：\n[0017] 步骤一：上行通讯接口经无线接收装置接收地面站的遥控指令，将指令信息传送给信息融合处理模块的机载成像传感器视区计算子模块。\n[0018] 步骤二：景象匹配定位模块进行遥感图像间的匹配定位，获取无人机当前的位置信息，并将其提供给信息融合处理模块。\n[0019] 首先通过安装在无人机机头前下方的机载成像传感器实时获取无人机下方的目标区域景象，用于作为图像匹配模块的实时图输入。同时根据信息融合处理模块的机载成像传感器视区计算子模块的相关位置信息，调用数字地图库中对应区域的图像，用于作为图像匹配模块的基准图输入。然后将实时图和基准图经图像匹配模块的特征提取子模块和匹配定位子模块的匹配定位处理，得到无人机的当前位置信息，最后将当前位置信息通过总线传送给信息融合处理模块的信息滤波子模块。\n[0020] 步骤三：信息融合处理模块的信息滤波子模块进行多信息融合，得到无人机的全状态信息。信息融合处理模块的信息滤波子模块将高度表、空速计以及惯导设备的测量信息进行融合滤波，并与接收到的上行通讯接口信息进行比较，调整无人机的飞行状态。\n[0021] 步骤四：下行通讯接口与信息融合处理模块的信息滤波子模块连接，将无人机当前的位置、高度、速度和姿态角等导航参数信息经无线发射装置传送给地面站，便于地面控制人员对无人机的实时遥测监控。\n[0022] 本发明的优点在于：\n[0023] 1)本发明提供一种高空长航时无人机组合导航系统，采用了模块化处理机制，分别进行匹配定位和信息融合，提高了系统的数据处理速度，方便各模块的维修调试。\n[0024] 2)本发明提供一种高空长航时无人机组合导航系统，采用基于特征的快速鲁棒性特征匹配方法来提取基准图和实时图的特征点进行匹配。所提取的特征点具有尺度、旋转和亮度不变性，并对噪声具有一定的适应能力，提高了系统对多源遥感图像的匹配鲁棒性和实时性。同时加入基于统计量的马氏距离，进一步提高了匹配精度，得到高精度的定位信息。\n[0025] 3)本发明提供一种高空长航时无人机组合导航系统，采用的惯导设备为微机电传感器，运用一体化、集成化设计手段，将尽可能多的元器件高度集成在同一块电路板上，具有体积小、模块化、重量轻和成本低等优点。\n附图说明\n[0026] 图1：本发明提供一种高空长航时无人机组合导航系统的结构示意图；\n[0027] 图2：本发明中图像匹配模块的设计流程示意图。\n[0028] 图中：1：惯导设备；2-景象匹配定位模块；3-大气传感器；4-信息融合处理模块；\n5-上行通讯接口；6-下行通讯接口；7-无线接收装置；8-无线发射装置；\n[0029] 201-机载成像传感器；202-数字地图库；203-图像匹配模块；\n[0030] 301-高度表；302-空速计。\n具体实施方式\n[0031] 下面将结合附图对本发明作进一步的详细说明。\n[0032] 本发明提供一种高空长航时无人机组合导航系统，如图1所示，包括惯导设备1、景象匹配定位模块2、大气传感器3、信息融合处理模块4、上行通讯接口5和下行通讯接口\n6。\n[0033] 所述的惯导设备1用于测量无人机机体系的三轴角速率、加速度等信息量，包括三轴角速率陀螺仪和三轴加速度计。三轴角速率陀螺仪沿无人机机体系三轴分布，经放大滤波电路与信息融合处理模块4连接，用于测量无人机的姿态信息，包括俯仰角、滚转角和航向角；三轴加速度计沿无人机机体系三轴分布，经射随器与信息融合处理模块4连接。其经积分运算得出无人机的位置信息，包括经度和纬度。所述三轴角速率陀螺仪采用微机电角速率陀螺仪，所述的三轴加速度计采用微机电加速度计。\n[0034] 所述景象匹配定位模块2包括机载成像传感器201、数字地图库202和图像匹配模块203。所述的机载成像传感器201安装在无人机的机头前下方，用于实时获取无人机下方的目标区域景象，用于作为图像匹配模块203的实时图输入；所述的数字地图库202，接受信息融合处理模块4的位置信息，调用对应区域的地图图像，用于作为图像匹配模块203的基准图输入，包含经度和纬度等信息；所述的图像匹配模块203，包含特征提取子模块和匹配定位子模块，特征提取子模块接受机载成像传感器201获取的实时图和数字地图库202调用的基准图，完成对实时图和基准图的图像特征点提取；所述的匹配定位子模块对特征提取子模块提取出的实时图和基准图的图像特征点进行导航参数计算，得到无人机的当前位置信息，作为信息融合处理模块4的输入。所述的机载成像传感器201采用多光谱传感器，所述的数字地图库202采用由卫星或大地测量获取的全球数字地图数据库。\n[0035] 所述的大气传感器3包括高度表301和空速计302。所述高度表301和空速计302均经A/D转换器与信息融合处理模块4的机载成像传感器视区计算子模块和信息滤波子模块相连接。高度表301用于测量无人机的飞行高度，空速计302用于测量无人机相对于空气的速度。\n[0036] 所述的信息融合处理模块4包括两个相互连接的信息滤波子模块和结合大气传感器3信息的机载成像传感器视区计算子模块。信息滤波子模块与惯导设备1(三轴角速率陀螺仪和三轴加速度计)、高度表301、空速计302、景象匹配定位模块2的图像匹配模块\n203均连接，信息滤波子模块用于处理高度表301、空速计302、惯导设备1的测量参数和景象匹配定位模块2的位置信息。机载成像传感器视区计算子模块经A/D转换器与高度表\n301和空速计302连接，完成由惯导设备1测量信息进行无人机的姿态解算。机载成像传感器视区计算子模块还与惯导设备1连接，接收惯导设备1测量信息，采用四元数方法进行姿态解算，最终可以计算出无人机的全姿态信息，包括俯仰角、滚转角、航向角。信息融合处理模块4的信息滤波子模块，用于将惯导设备1、景象匹配定位模块2、高度表301和空速计\n302等信息量进行滤波，得到无人机当前的导航参数信息，包括姿态角、位置、速度和高度信息等。再将这些导航信息经下行通讯接口6，通过无线发射装置8传送给地面站。\n[0037] 所述的上行通讯接口5与信息融合处理模块4的机载成像传感器视区计算子模块相连接，经无线接收装置7接受地面站的遥控指令，将接收到的地面站遥控指令传送给信息融合处理模块4的机载成像传感器视区计算子模块，对飞行状态和参数进行设置。\n[0038] 所述下行通讯接口6与信息融合处理模块4的信息滤波子模块连接，将无人机的当前的导航参数信息(姿态角、位置、速度和高度信息)经无线发射装置8传送给地面站，便于地面控制人员对无人机的实时遥测监控。\n[0039] 本发明中机体系是建立在无人机上的正交坐标系X-Y-Z，其中：X轴垂直于无人机对称平面并指向右方，Y轴处于无人机对称平面内，由质心指向无人机运动前方，Z轴在无人机对称平面内且垂直于Y轴指向上方。经信息融合处理模块4的相应运算，计算当前无人机的姿态和位置等全状态信息量。由安装在无人机机头前下方的机载成像传感器201实时对目标景象进行航拍，获取实时图，同时利用信息融合处理模块4的位置解算信息从数字地图库202中调用对应位置区域的图像，作为基准图。将实时图和基准图作为图像匹配模块203的特征提取子模块的输入，得到两幅图像上对角度旋转、尺度缩放以及噪声等是不变量的特征点，最后经图像匹配模块203的匹配定位子模块得到当前无人机航拍所得实时图相对基准图的变换参数，进而得到无人机当前的位置信息，如经度、纬度等。\n[0040] 本发明中景象匹配定位模块2中图像匹配模块203在设计时考虑到图像匹配模块\n203输入的实时图是由机载成像传感器201获取，基准图则由卫星得到，不同源遥感图像间存在较大灰度差异，因此采用基于统计量的马氏距离的快速鲁棒性特征匹配方法进行图像匹配。具体的图像匹配方法如图2所示，包括以下几个步骤：\n[0041] (1)特征提取\n[0042] 首先对基准图和实时图做灰度化处理，将彩色遥感图像转换成灰度化图像，便于后续的图像匹配实现。然后生成积分图像，将灰度化处理过的灰度化图像按下式逐个像素点遍历一次得到。\n[0043] \n[0044] 式中，I(i，j)表示灰度化图像上横纵坐标为(i，j)处的像素值，I∑(x，y)表示积分图像上横纵坐标为(x，y)处的像素值。\n[0045] 接着采用Hessian矩阵进行特征检测，并用方框滤波代替高斯滤波，提高检测速度。记方框滤波器与图像卷积后的值分别为Dxx，Dxy，Dyy，则Hessian矩阵表示为：\n[0046] \n[0047] 其中Dxx表示高斯滤波二阶导数 与灰度化图像I(i，j)的卷积结果，Dxy表示高斯滤波二阶导数 与灰度化图像I(i，j)的卷积结果，Dyy表示高斯滤波二阶导数 与灰度化图像I(i，j)的卷积结果。遍历灰度化图像，得到点(x，y)处Hessian矩阵对应的行列式det(H)为：\n2\n[0048] det(H)＝DxxDyy-(0.9Dxy) (3)\n[0049] 当det(H)＞0时，对应像素点(x，y)被认为是极值点，若不满足det(H)＞0，重新遍历灰度化图像。\n[0050] 建立尺度空间，寻找不同尺度上的极值点，尺度空间通过改变方块滤波器的大小来实现。最后将上述极值点进行非极大值抑制处理，寻找局部极值点作为特征点。\n[0051] (2)特征描述符生成\n[0052] 首先确定特征点的主方向，确保旋转不变性。在特征点邻域内计算x和y方向的Haar小波响应，并赋以高斯权值，使得靠近特征点的响应贡献最大。将一定角度(常选\n30°～90°范围内，优选60°)的扇形区域内响应累加形成新矢量，遍历整个圆形邻域，选择最长矢量的方向作为特征点的主方向。\n[0053] 然后以特征点为中心，将坐标轴旋转到特征点的主方向上。选取一定边长(15s～\n25s，优选20s，s为特征点所在尺度值)的正方形区域，并划分成n个子区域，计算各子区域内相对所求特征点的主方向水平和垂直的Haar小波响应，记为dx和dy。因此在每个子区域内可形成4维向量v＝(∑dx，∑dy，∑|dx|，∑|dy|)，使得每个特征点可由4n维的特征向量表示。\n[0054] (3)特征向量匹配\n[0055] 采用较为常用的基于欧氏距离的最近邻比率匹配方法。但该方法只用到了特征点的局部信息，而未就特征点间的几何分布信息进行考虑。\n[0056] 本发明在匹配阶段加入基于统计量的马氏距离，充分考虑到特征点间的几何分布信息，提高图像特征点间的匹配精度。\n[0057] 对于由n个特征点样本构成的样本空间Z＝{(x1，y1)T，…，(xn，yn)T}，任一样本T T\n点zi＝(xi，yi) 到样本均值μ＝(μx，μy) 的马氏距离MDi定义为：\n[0058] \n[0059] \n[0060] 其中Cz为协方差阵， 表示Cz的逆矩阵。\n[0061] 利用马氏距离筛选匹配点对的步骤如下：\n[0062] ①计算两匹配点集(即基准图和实时图上特征点所构成的集合)内对应点的马氏距离，并做差得差值Disti；\n[0063] ②寻找差值Disti中的最大值，记作为DistMax；\n[0064] ③删除满足下式条件的匹配点对：\n[0065] Disti＞k*DistMax\n[0066] 阈值k的取值范围为0.1～0.0001，完成特征向量匹配。\n[0067] 本发明还提出一种高空长航时无人机组合导航系统的导航定位方法，具体包括以下几个步骤：\n[0068] 步骤一：上行通讯接口5经无线接收装置7接收地面站的遥控指令，将指令信息传送给信息融合处理模块4的机载成像传感器视区计算子模块。\n[0069] 步骤二：景象匹配定位模块2进行遥感图像间的匹配定位，获取无人机当前的位置信息，并将其提供给信息融合处理模块4。\n[0070] 首先通过安装在无人机机头前下方的机载成像传感器201实时获取无人机下方的目标区域景象，用于作为图像匹配模块203的实时图输入。同时根据信息融合处理模块\n4的机载成像传感器视区计算子模块的相关位置信息，调用数字地图库202中对应区域的图像，用于作为图像匹配模块203的基准图输入。然后将实时图和基准图经图像匹配模块\n203的特征提取子模块和匹配定位子模块的匹配定位处理，得到无人机的当前位置信息，最后将当前位置信息通过总线传送给信息融合处理模块4的信息滤波子模块。\n[0071] 步骤三：信息融合处理模块4的信息滤波子模块进行多信息融合，得到无人机的全状态信息。信息融合处理模块4的信息滤波子模块将高度表301、空速计302以及惯导设备1的测量信息进行融合滤波，并与接收到的上行通讯接口5信息进行比较，调整无人机的飞行状态。\n[0072] 步骤四：下行通讯接口6与信息融合处理模块4的信息滤波子模块连接，将无人机当前的位置、高度、速度和姿态角等导航参数信息经无线发射装置8传送给地面站，便于地面控制人员对无人机的实时遥测监控。