На правах рукописи

Ладонкин Александр Валериевич

КАТАДИОПТРИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ОРИЕНТАЦИИ БЕСПИЛОТНОГО

ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА

Специальность 05.11.03 – «Приборы навигации»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Тула – 2013

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Тульский государственный университет»

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Распопов Владимир Яковлевич

Официальные оппоненты: Солдаткин Владимир Михайлович, доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Казанский национальный технический исследовательский университет им. А.Н. Туполева», заведующий кафедрой «Приборы и информационно-измерительные системы»

Черноморский Александр Исаевич, кандидат технических наук, доцент, ФГБОУ ВПО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)» (МАИ), профессор кафедры «Автоматизированные комплексы систем ориентации и навигации»

Ведущая организация: ФГУП «Санкт-Петербургское ОКБ «Электроавтоматика» им. П.А. Ефимова», г. Санкт-Петербург

Защита диссертации состоится «_» _ 2013 года, в часов на заседании диссертационного совета Д 212.125.11 в ФГБОУ ВПО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)» (МАИ) по адресу: 125993, Москва, Волоколамское шоссе, дом 4.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАИ по адресу: 125993, Москва, Волоколамское шоссе, дом 4.

Автореферат разослан «» 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212.125.11, кандидат технических наук, доцент Горбачев Ю.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В настоящее время малоразмерные беспилотные летательные аппараты (МБПЛА) приобретают все более широкое применение в военных и гражданских целях. При этом наиболее востребованной функцией является аэфрофото- и аэровидеосъемка.

Традиционно на МБПЛА в качестве источника информации о параметрах полета (угловых и линейных координатах) используются системы ориентации и навигации на основе микромеханических датчиков (акселерометров и датчиков угловой скорости), что обусловлено массогабаритными требованиями к бортовой аппаратуре. Из-за невысоких (на сегодняшний день) точностных характеристик датчиков, разработка таких систем сопряжена с определенными проблемами:

присутствие накапливаемой во времени ошибки, влияние линейных перегрузок на точность и т.д. Данные проблемы пытаются устранить с помощью комплексирования систем с дополнительными источниками информации.

Для решения задачи ориентации применяются и другие методы. Примерами могут служить системы на базе магнитометров, пирометров и других источников первичной информации.

Разработкой подобных систем активно занимаются такие фирмы и организации как «Philips Semiconductors» (Голландия), «Honeywell», «Space Electronic», «Crossbow Technology Inc.», «Precision Navigation Inc.», «Advanced Orientation Systems Inc. (AOSI)» (США), УП «Минский НИИ радиоматериалов»

(Беларусь), НТЦ «Рисса», ООО «ТеКнол», ФГУП ГНПП «Электроприбор», ФГУП ГНПП «СПЛАВ», ФГУП НКТБ «Феррит», ОАО «Научно-производственный комплекс «ЭЛАРА» имени Г.А.Ильенко», ГОУ ВПО «Казанский государственный технический университет им. А.Н. Туполева», Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) (Россия) и др.

Среди всех систем ориентации выделяются оптические (ОСО), которые используют оптическую информацию об окружающем пространстве. Такие системы можно разделить на две группы: функционирующие в инфракрасном и видимом диапазонах длин волн.

К первой группе относятся пирометрические системы, использующие в своем составе бесконтактные измерители температуры (пирометры).

Системы второго типа используют, как правило, обычные матричные приемники оптического излучения - видеокамеры. Принцип работы таких систем основан на вычислении углов тангажа и крена по положению линии горизонта в кадре изображения, или по расположению в кадре нескольких опорных точек с известными координатами.

Оптические системы имеют, как правило, простую конструкцию (видеокамера и цифровой вычислитель) и обеспечивают дополнительный функционал в виде аэровидеосъемки. К недостаткам таких систем относятся ограниченный диапазон рабочих углов тангажа и крена (из-за ограниченного угла обзора видеокамер), зависимость ошибки измерения от освещенности, погодных условий, рельефа и т.д.

В связи с этим актуальной является разработка ОСО, обладающей повышенными точностными характеристиками и способной функционировать в более широком диапазоне различных эксплуатационных условий. Существенными являются задачи расширения диапазона рабочих углов тангажа и крена, а также снижения влияния на точность измерения освещенности, погодных условий и рельефа.

Цели и задачи исследования.

Целью диссертационной работы является повышение точности и диапазона эксплуатационных условий ОСО.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

разработка способа увеличения угла обзора видеокамеры до значений, разработка алгоритма вычисления углов тангажа и крена повышенной разработка алгоритма быстрой кластеризации неба и земли на оценка и учет влияния различных факторов на точность оптических систем Объектом исследования является ОСО, состоящая из видеокамеры и цифрового вычислителя. Вычисление углов тангажа и крена происходит на основе анализа взаиморасположения земли и неба в кадре изображения. Угол курса вычисляется на основе показаний магнитометрических датчиков.

Предметом исследования являются математические модели, алгоритмы работы и структуры, а также новые способы построения ОСО на базе видеокамеры, позволяющие повысить е точность, расширить углы обзора и улучшить эксплуатационные характеристики.

Методы исследований: в работе использовался комплексный метод исследования, который характеризуется применением теории случайных процессов, теории геометрической оптики, теории цифровой обработки сигналов, математического моделирования с применением ЭВМ, физического моделирования в лабораторных и полевых условиях.

Научная новизна:

1) Разработан способ увеличения угла обзора видеокамеры до значений, превышающих 180, отличающийся от известных применением дополнительной зеркальной оптической системы, состоящей из плоского и сферического зеркал. При этом обеспечиваются повышение качества изображения, увеличение диапазона рабочих углов тангажа и крена до значений [-90…+90] и [-180…+180] соответственно, возможность простой регулировки результирующего угла обзора.

2) Разработан алгоритм вычисления углов тангажа и крена, оценивающий взаимное расположение неба и земли в кадре изображения, а не только линии горизонта, что позволяет уменьшить погрешность ОСО.

3) Предложен алгоритм кластеризации неба и земли на изображении, основанный на применении пороговой фильтрации с динамически изменяющимся пороговым значением. Алгоритм не требует больших вычислительных затрат, что снижает результирующую задержку ОСО.

4) Разработана математическая модель ОСО на базе видеокамеры с увеличенным углом обзора, отличающаяся от существующих систем более точным определением параметров ориентации летательного аппарата, а также возможностью функционирования в более широком диапазоне эксплуатационных условий.

Практическая ценность работы:

Построена математическая модель ОСО на базе видеокамеры с дополнительной зеркальной оптической системой.

Разработано алгоритмическое и программное обеспечение, позволяющее проводить имитационное моделирование ОСО.

Исследовано влияние различных факторов (высота полета, рельеф, наличие высотных объектов, освещенность, погодные условия, шум приемника оптического излучения) на погрешность ОСО. Приведены методы для устранения влияния высоты полета.

Проведены лабораторные и полевые испытания разработанных опытных образцов катадиоптрической системы ориентации.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс ФГБОУ ВПО «Тульский государственный университет» в качестве лабораторных работ по курсу «Микросистемная авионика», что отражено в акте внедрения результатов диссертационной работы. Результаты исследования реализованы в программных продуктах «Катадиоптрическая система ориентации (КСО)» и «Программный комплекс автоматического сопровождения цели (ПК-АСЦ)» на которые получены свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ. Результаты исследования использованы при выполнении гранта РФФИ № 09-08- «Концепция построения и проектирования авионики малоразмерных беспилотных летательных аппаратов».

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы, докладывались и обсуждались на следующих семинарах и конференциях: XI Конференции молодых ученых «Навигация и управление движением», март 2009 г., г. С.–Петербург; I Международной научно-практической конференции «Интеллектуальные машины», апрель 2009 г., г. Москва, МГТУ «МАМИ»; XVIII Международном научно-техническом семинаре «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации», сентябрь 2009 г. Крым, г.

Алушта (доклад отмечен дипломом I степени), I Тульском инновационном конвенте, октябрь 2009 (работе присуждено второе место), VI молодежной научнопрактической конференции Тульского государственного университета «Молодежные инновации», 2012. По результатам XI Конференции молодых ученых «Навигация и управление движением» (март 2009 г., г. С.–Петербург) автор стал победителем конкурса «УМНИК-2009», что позволило выполнять в период с по 2011 гг. работы по договору №У-2009-2/2 на тему «Разработка панорамной видеосистемы для определения углов тангажа и крена беспилотного летательного аппарата». В период с 2010 и по настоящее время основные результаты диссертационной работы демонстрировались в международных форумах-выставках «Беспилотные многоцелевые комплексы»-«UVS-TECH».

Содержание диссертационной работы отражено в 10 печатных работах, в том числе в 7 периодических изданиях, рекомендованных ВАК.

Достоверность теоретических положений подтверждена математическим моделированием и экспериментальными исследованиями в лабораторных и полевых условиях на опытных образцах катадиоптрической системы ориентации.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы и трех приложений.

Основная часть изложена на 136 страницах машинописного текста, содержит рисунок, 6 таблиц. Список используемой литературы содержит 102 наименования.

Основные научные положения, выносимые на защиту:

Способ повышения угла обзора видеокамеры, основанный на применении дополнительной зеркальной системы с возможностью регулирования результирующего угла обзора, что обеспечивает расширение диапазона эксплуатационных условий.

Алгоритм вычисления параметров ориентации БПЛА с помощью ОСО на базе видеокамеры, отличающийся от известных оценкой взаимного расположения неба и земли в кадре изображения, а не только линии горизонта, что приводит к снижению погрешности ОСО, особенно при больших углах тангажа и крена. Отличием данного алгоритма также является универсальность – способность применения к любым типам оптических систем, обладающих круговой симметрией.

Алгоритм кластеризации земли и неба на изображении использующий пороговую фильтрацию с динамически изменяющимся пороговым значением.

Математическая модель ОСО, позволяющая проводить имитационное моделирование катадиоптрической системы ориентации.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении рассмотрены актуальность и практическая ценность работы, сформулированы цель работы, задачи и методы исследований, научная новизна, результаты апробации и внедрения данной работы, а также положения, выносимые на защиту.

В первой главе проведен обзор малоразмерных беспилотных летательных аппаратов, обобщены и систематизированы основные сведения о применяемых на них отечественных и зарубежных системах ориентации различных типов.

Проведен анализ характеристик существующих типов ОСО, показаны их достоинства и недостатки. Показана актуальность разработки ОСО повышенной точности и с расширенным диапазоном эксплуатационных условий.

Во второй главе рассмотрены три направления повышении точности ОСО: за счет способов увеличения угла обзора видеокамеры, за счет применения вычислительных алгоритмов на основе оценки взаимного расположения неба и земли, а также за счет применения алгоритмов кластеризации неба и земли повышенной точности.

Для увеличения угла обзора предложено дополнить видеокамеру зеркальной оптической системой (рис. 1), получив, таким образом, оптическую головку.

Оптическая головка состоит из видеокамеры 1, расположенной внутри зеркальной полусферы 2, имеющей небольшое отверстие 3. Над этим отверстием расположено круглое плоское зеркало 4, закрепленное на светопрозрачном корпусе 5.

Лучи света сначала проходят через корпус 5, затем последовательно отражаются от зеркал 2 и 4, и через отверстие 3 попадают в объектив видеокамеры 1. Таким образом, начальный угол A расширяется до угла B.

Особенностью данной конструкции изображения так называемых «мертвых»

зон: участков матрицы, на которые свет попал в результате многократного Рис. 1. Схематический вид конструкции отражения от плоского и сферического оптической головки: 1 – видеокамера;

зеркал (возникает в центре изображения) 2 – полусферическое зеркало;

или минуя плоское зеркало (возникают в 3 – отверстие;

Из-за наличия в оптической головке зеркальных и преломляющих (объектив видеокамеры) элементов, такая система называется зеркально-линзовой, или катадиоптрической.

Входными данными для алгоритма вычисления углов тангажа и крена является матрица, элементы которой представляют собой пиксели изображения, на котором земля и небо уже распознаны. На рис. 2 приведены примеры таких изображений, полученных при различных углах крена и тангажа, при условии, что оптическая головка установлена в верхней части БПЛА и ось видеокамеры направлена вдоль оси Y БПЛА. Черным цветом обозначены области, не несущие полезной информации («мертвые зоны»).

Рис. 2. Примеры изображений, получаемых с оптической головки при различных Как видно, все три изображения практически одинаковы, и отличаются только углом поворота а. Отрезком P обозначено расстояние от центра изображения до центра яркости неба. Во всех трех случаях угол между осью Y БПЛА и местной вертикалью (обозначим его как угол p) составлял 45°.

Углы крена и тангажа могут быть определены на основе углов р и а. Угол a может быть легко вычислен на основании координат центра яркости неба и центра изображения. Угол p может быть вычислен на основании длины отрезка P. Данная зависимость p=f(P) определяется параметрами оптической головки и высотой полета, и может быть получена методом последовательного увеличения угла тангажа оптической головки при нулевом угле крена с одновременным расчетом координат центра яркости неба и, соответственно, длины отрезка P. При этом расчет ведется для какой-либо конкретной высоты полета. Пример графика данной зависимости приведен на рис. 3.

Рис. 3. Графическая зависимость угла p от расстояния P (пример) Для реализации зависимости p=f(P) в цифровом вычислителе, могут использоваться различные методы: табличный, табличный с экстраполяцией (линейной, билинейной, квадратичной и т.д.), полиномиальная аппроксимация и т.д. С целью экономии оперативной памяти вычислителя, целесообразно использовать полиномиальную аппроксимацию. При этом для уменьшения степени аппроксимирующих полиномов, можно разбить зависимость p=f(P) на два участка.

Первый участок аппроксимируется полиномом 3-го порядка, второй участок – полиномом 4-го порядка. При этом ошибка вычисления углов тангажа и крена не превосходит 0,2.

Для описания алгоритма вычисления углов тангажа и крена введем некоторые обозначения: CImageX, CImageY – координаты центра изображения;

Cx, Cy – координаты центра яркости неба; gCx, gCy – координаты центра яркости земли; Pixel – текущий исследуемый пиксель; x, y – координаты текущего пикселя;

PixelsSky – множество всех пикселей изображения, распознанных как небо;

PixelsGnd – множество всех пикселей изображения, распознанных как земля;

NPixelsSky – количество пикселей, распознанных как небо; NPixelsGnd – количество пикселей, распознанных как земля.

1) Определение центра яркости неба на изображении.

Координаты центра яркости неба определяются по следующим формулам:

2) Вычисление угла а и расстояния P.

При NPixelsSky >= NPixelsGnd:

При NPixelsSky < NPixelsGnd:

3) Вычисление угла р.

4) Вычисление углов крена и тангажа.

Для случая, когда ось видеокамеры направлена вдоль оси Y летательного аппарата, зависимости имеют вид:

при NPixelsSky >= NPixelsGnd при NPixelsSky < NPixelsGnd Если ось видеокамеры направлена параллельно оси X летательного аппарата, зависимости имеют другой вид:

Алгоритм кластеризации неба и земли основан на пороговой фильтрации с динамически изменяющимся пороговым значением Bp. Причем вычисление данного значения происходит на основании гистограммы синей компоненты B пикселей изображения (рис. 4). Если значение компоненты B пикселя превышает значение Bp то его воспринимают как «небо», иначе – как «землю».

Алгоритм поиска порогового значения Bp заключается в следующем:

1. Усреднить график гистограммы (рис. 5), приняв допущение, что компонента яркости B пикселей принимает значения с некоторым шагом Bstep, большим 1 (например, Bstep = 5). Это необходимо для снижения степени зашумленности гистограммы.

2. При движении по графику от точки B=0 вправо находим первую точку, для