CN105405165A - 一种通用型无人机飞行中地貌分析及迫降区域提取仿真系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种通用型无人机飞行中地貌分析及迫降区域提取仿真系统，涉及无人机系统仿真技术领域。所述的仿真系统包括平台参数读取模块、无人机地貌分析模块、无人机迫降区域选取跟踪模块，以及数据库管理模块，所述的平台参数读取模块将相应平台参数发送给无人机地貌分析模块和无人机迫降区域选取跟踪模块；无人机地貌分析模块进行典型地貌分析和显示，最后交由数据库管理模块进行存储；无人机迫降区域选取跟踪模块进行迫降区域选取、跟踪及存储。本发明考虑了无人机图像信息多变性及受多种环境影响，所述仿真系统增强了无人机地貌分析及迫降区域提取的适用性和准确度，大大提高了系统的实用性。

Description

一种通用型无人机飞行中地貌分析及迫降区域提取仿真系统

技术领域

本发明涉及无人机系统仿真技术，具体指一种适用于不同环境下无人机飞行中地貌分析及迫降区域提取仿真系统。

背景技术

无人机飞行中地貌分析及迫降区域提取包含对地貌环境的实时监测与分析及应对紧急情况机身迫降的问题。地貌分析是一类重要的应用，对飞行下方的地貌进行快速检测，是无人机完成导航、定位、侦察、监测等任务的基础，也是提高无人机自主性和安全性的重要内容；迫降区域提取是为了应对无人机在紧急情况下的迫降问题，提高其安全等级。

无人机飞行中地貌分析及迫降区域仿真系统是无人机地貌分析能力及自主安全等级论证的重要内容和有效方法，对提高无人机自主处理能力、拓宽无人机应用领域、提高无人机安全等级起到了积极的作用。无人机图像受到环境、气候、高度等多因素影响具有多变性，进行地貌分析及迫降区域提取具有不稳定性，国内对此技术研究较少，目前较多以单一某种地物作为研究对象，并对图像特性加以限制，适用性较差。

在复杂多变的外部环境及无人机自身运动等因素下，地貌类型复杂多样且多变，进行地理信息系统的更新、城市规划建设及环境变换的监测显得更加不易；另外，无人机通信链路容易受到虚假信息干扰，导致链路失效，单纯依赖GPS信号进行导航鲁棒性较低；最后，无人机应用在民用航空领域的主要限制是其安全等级和有人机相比的差距，机上“无人”情况下发生运动机构失效等紧急情况，无人机必须具备安全终止飞行的能力，避免产生公众威胁，这也是将其应用到民用航空领域的重要基础。

因此，建立无人机飞行中地貌分析及迫降区域提取仿真系统具有重要意义和价值。具体包含两个重要方面，一是针对多种典型地貌，利用无人机图像进行地貌分析和提取，提高无人机自主能力；第二，在紧急情况下，选取最佳着陆区域并制定迫降跟踪方案，提高无人机安全能力。

发明内容

本发明针对无人机进行地貌分析及迫降区域提取的需求，提出了一种适用于多变环境下多种典型地貌分析及迫降区域提取的仿真系统，使得用户较为简便且直观感受到在不同环境影响下，利用无人机航拍图像获得地貌分析及迫降区域提取的结果。

本发明所述的通用型无人机飞行中地貌分析及迫降区域提取仿真系统，在硬件架构上使用普通的个人计算机，利用无人机实飞数据，通过用户选择完成不同型号无人机遥控遥测编码解码的配置，选择图像数据进行读取，同时通过人工配置工况数据信息。完成配置工作后，可对功能进行选择，所述功能包含对多种典型地貌分析、紧急情况下迫降区域的选取和跟踪以及处理结果的存储。

本发明提供一种通用型无人机飞行中地貌分析及迫降区域提取仿真系统，所述的仿真系统包括平台参数读取模块、无人机地貌分析模块、无人机迫降区域选取跟踪模块，以及数据库管理模块，所述的平台参数读取模块读取的平台参数主要包含无人机飞行参数、无人机相机参数及无人机飞行工况信息，将相应平台参数发送给无人机地貌分析模块和无人机迫降区域选取跟踪模块；无人机地貌分析模块根据无人机的航拍图像进行典型地貌分析，并显示地貌分析结果，将相应的地貌分析结果交由数据库管理模块进行存储；无人机迫降区域选取跟踪模块结合无人机地貌分析模块得到的地貌分析结果，根据无人机的航拍图像进行迫降区域选取、跟踪及存储；数据库管理模块负责整个仿真系统各地貌环境分析结果和迫降区域的存储管理工作，包含权限管理、已存信息读取及数据库信息增加、删除、修改等功能。

本发明的主要优点在于：

(1)针对无人机图像信息多变性及受多种环境影响，提出了复杂工况信息模型，增强了无人机地貌分析及迫降区域提取的适用性；

(2)将地貌分析结果作为迫降区域选取的重要参考方面，增强无人机迫降区域选取的准确度，同时系统中增加了对最佳着陆区域的跟踪功能，大大提高了系统的实用性。

附图说明

图1为本发明系统各模块组成示意图；

图2为本发明仿真系统各模块连接关系示意图；

图3为本发明系统中无人机地貌分析模块工作示意图；

图4为本发明地貌分类器训练示意图；

图5为本发明系统中无人机迫降区域选取跟踪模块工作流程图；

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细说明。

为了将无人机更好的应用于民用领域，实现其地貌分析的功能，需要对其航拍图像进行处理和分析，得到地貌环境的分析结果并予以存储；利用地貌环境的分析结果，在无人机有迫降需求时提取着陆区域，进行安全快速降落。为此，本发明提供一种通用型无人机飞行中地貌分析及迫降区域提取仿真系统，如图1所示，所述的仿真系统包括平台参数读取模块、无人机地貌分析模块、无人机迫降区域选取跟踪模块，以及数据库管理模块，图2是表示了各个模块之间的关系。所述的平台参数读取模块读取的平台参数主要包含无人机飞行参数、无人机相机参数及无人机飞行工况信息，是后续各模块的基础，将相应平台参数发送给无人机地貌分析模块和无人机迫降区域选取跟踪模块；无人机地貌分析模块根据无人机的航拍图像进行典型地貌分析，并显示分析结果，将相应的分析结果交由数据库管理模块进行存储，可用于城市规划、灾后重建等应用；无人机迫降区域选取跟踪模块结合无人机地貌分析模块得到的分析结果，根据无人机的航拍图像进行迫降区域选取、跟踪及存储，主要用于模拟仿真无人机在紧急情况下，选取并锁定最佳着陆区域的过程，选取的迫降区域由数据库管理模块存储；数据库管理模块负责整个仿真系统各地貌环境分析结果和迫降区域的存储管理工作，包含权限管理、已存信息读取及数据库信息增加、删除、修改等功能。

平台参数读取模块主要是通过解码获得各平台参数，无人机飞行参数包括无人机飞行高度、横滚角、俯仰角和方位角，无人机相机参数包括相机平台的方位角、俯仰角，相机的焦距，无人机飞行工况信息包括地理环境、气象条件、人文环境以及图像分辨率等。数据库管理模块对航拍图像数据、平台参数、地貌分析结果和应急着陆区域选取的结果进行存储管理。

无人机飞行面临的复杂工况信息对于图像特征的提取具有重要的影响。当飞机高度发生变化时，采用同样的阈值进行特征提取使得同一区域的图像特征不一致，例如随着飞行高度的降低，分辨率越来越高，若采用不变的阈值进行边缘特征的提取，草地的纹理越来越清晰，会对边缘提取产生干扰，同一草地区域获得的边缘特征出现较大的差异。本发明提出建立复杂工况模型，如表1所示：

表1复杂工况模型

将不同的工况信息进行等级的划分，不同等级在提取图像特征时，采用不同的阈值进行处理，从而缓解复杂工况环境带来的干扰和影响，进一步提高无人机地貌分析及迫降区域选取跟踪的适应性。

无人机地貌分析模块，主要是为了对无人机获取的航拍图像进行地貌分析和识别，包括建筑区域、公路、草地和山脉等典型的地貌。在无人机地貌分析模块中，主要采用机器学习技术，建立无人机典型地貌分类器，从而实现无人机的地貌分析。图3为地貌分析模块工作示意图，传入实时的航拍图像数据以及从平台参数获取模块得到的工况信息，根据复杂工况信息模型得到无人机图像特征提取阈值，进行航拍图像特征提取，经过地貌分类器进行分类识别，得到地貌类型，将相应的地貌类型传给数据管理模块进行存储。在地貌分析过程中，采用自底向上的三层描述模型进行表示，分别为：底层为基于复杂工况模型的图像有效特征表示；中层为基于机器学习技术的地貌分类器，实现图像特征和地貌类型之间的映射关系；高层则为地貌表示。所述的地貌分类器采用SVM进行训练和分类，如图4所示，根据无人机离线航拍数据进行人工标注，对航拍图像中各类型的地貌进行标记，提取航拍图像特征(包括边缘特征、SIFT特征、颜色特征和纹理特征)，使用SVM训练即可得到相应的地貌分类器。

无人机迫降区域选取跟踪模块，在连续的无人机实时可见光图像(航拍图像)中，利用图像处理技术，并结合上述地貌分析的结果，得到最佳的着陆区域，并对该着陆区域进行持续跟踪，从而引导无人机在紧急情况下安全的着陆。无人机在紧急情况下，选择的迫降着陆区域应该依据财产损失最小化的目标，因此应该选择没有障碍物、平滑、坡度较小的成片柔软区域(例如草地等)，结合图5所示，具体方法流程如下：

第一步：候选着陆区域选取。读入无人机航拍图像，通常情况下，由于障碍物具有边缘明显的特征，因此可通过图像边缘检测技术和形态学膨胀处理方法，结合具有无人机工况信息的复杂工况信息模型，获得连接的无障碍平滑区域，并根据各个区域的高程信息计算其坡度大小，将坡度最小的区域作为候选着陆区域。

第二步：初步判断候选着陆区域是否可着陆。图像中候选着陆/迫降区域与无人机自身的大小、无人机飞行姿态、相机参数等等密切相关，需要结合相应的参数确定候选着陆/迫降区域是否可行。根据飞行姿态和相机参数等可以确定图像的地理范围，从而判断候选区域的大小是否满足无人机着陆最低要求。若满足，则进入第三步；若不满足，则返回第一步，对下一帧图像进行处理分析。

第三步：确定最佳着陆区域。候选着陆区域仅仅是排除了障碍物，满足无人机着陆的尺寸、形状、坡度等要求，但是不能保证无人机着陆地表。根据上述地貌分析过程中储存在数据管理模块中的地貌分析结果、迫降区域选取和跟踪结果，进行查询，确定候选着陆区域的地貌类型，若为草地或机场，则视作最佳着陆区域。

第四步：在当前图像中确定存在最佳着陆区域时，需要对最佳着陆区域进行持续跟踪。

跟踪采用特征模板匹配的方法，首先对最佳着陆区域即模版图像I(x,y)提取最大稳定极值区域特征(MSER)，构造具有仿射不变性特征描述子F，并存储该模版及其特征；然后，在下一帧图像相同的位置(x,y)取模版图像计算其仿射不变性特征描述子将模版图像I(x,y)与模版图像进行特征匹配，匹配输出结果为模版图像中新的坐标位置获取新模版图像并更新模版图像同时计算新模版特征并加以仿射不变性特征描述子更新F＝F(I)，继续循环直至跟踪结束。

Claims (6)

1.一种通用型无人机飞行中地貌分析及迫降区域提取仿真系统，其特征在于：所述的仿真系统包括平台参数读取模块、无人机地貌分析模块、无人机迫降区域选取跟踪模块以及数据库管理模块，所述的平台参数读取模块读取的平台参数包含无人机飞行参数、无人机相机参数及无人机飞行工况信息，将相应平台参数发送给无人机地貌分析模块和无人机迫降区域选取跟踪模块；无人机地貌分析模块根据无人机的航拍图像进行地貌分析，并显示地貌分析结果，将相应的地貌分析结果交由数据库管理模块进行存储；无人机迫降区域选取跟踪模块结合无人机地貌分析模块得到的地貌分析结果，根据无人机的航拍图像进行迫降区域选取、跟踪及存储；数据库管理模块负责整个仿真系统各地貌分析结果和迫降区域的存储管理工作，包含权限管理、已存信息读取及数据库信息增加、删除和修改功能。

2.根据权利要求1所述的一种通用型无人机飞行中地貌分析及迫降区域提取仿真系统，其特征在于：所述的无人机飞行参数包括无人机飞行高度、横滚角、俯仰角和方位角，无人机相机参数包括相机平台的方位角、俯仰角、相机的焦距，无人机飞行工况信息包括地理环境、气象条件、人文环境以及图像分辨率。

3.根据权利要求1所述的一种通用型无人机飞行中地貌分析及迫降区域提取仿真系统，其特征在于：所述的无人机地貌分析模块通过如下方式获得地貌分析结果，

首先实时接收无人机航拍图像数据和工况信息，根据复杂工况模型得到无人机图像特征提取阈值，进行航拍图像特征提取，经过地貌分类器进行分类识别，得到地貌类型，将相应的地貌类型传给数据管理模块进行存储；在地貌分析过程中，采用自底向上的三层描述模型进行表示，分别为：底层为基于复杂工况模型的图像有效特征表示；中层为基于机器学习技术的地貌分类器，实现图像特征和地貌类型之间的映射关系；高层则为地貌表示，所述的地貌分类器采用SVM进行训练和分类，根据无人机离线航拍数据进行人工标注，对航拍图像中各类型的地貌进行标记，提取航拍图像特征，使用SVM训练，得到相应的地貌分类器。

4.根据权利要求3所述的一种通用型无人机飞行中地貌分析及迫降区域提取仿真系统，其特征在于：所述的复杂工况模型，将不同的工况信息进行等级的划分，不同等级在提取图像特征时，采用不同的阈值进行处理。

5.根据权利要求1所述的一种通用型无人机飞行中地貌分析及迫降区域提取仿真系统，其特征在于：无人机迫降区域选取跟踪模块，具体实现方法如下：

第一步：候选着陆区域选取：读入无人机航拍图像，通过图像边缘检测技术和形态学膨胀处理方法，结合具有无人机工况信息的复杂工况信息模型，获得连接的无障碍平滑区域，并根据各个区域的高程信息计算其坡度大小，将坡度最小的区域作为候选着陆区域；

第二步：初步判断候选着陆区域是否可着陆：根据飞行姿态和相机参数确定图像的地理范围，从而判断候选区域的大小是否满足无人机着陆最低要求，若满足，则进入第三步；若不满足，则返回第一步，对下一帧图像进行候选着陆区域选取；

第三步：确定最佳着陆区域：根据数据管理模块中的地貌分析结果、迫降区域选取和跟踪结果，进行查询，确定候选着陆区域的地貌类型，若为草地或机场，则视作最佳着陆区域；

第四步：在当前图像中确定存在最佳着陆区域时，需要对最佳着陆区域进行持续跟踪。

6.根据权利要求5所述的一种通用型无人机飞行中地貌分析及迫降区域提取仿真系统，其特征在于：第四步中所述的持续跟踪采用特征模板匹配的方法，首先对最佳着陆区域即模版图像I(x,y)提取最大稳定极值区域特征，构造具有仿射不变性特征描述子F，并存储该模版及其特征；然后，在下一帧图像相同的位置(x,y)取模版图像计算其仿射不变性特征描述子将模版图像I(x,y)与模版图像进行特征匹配，匹配输出结果为模版图像中新的坐标位置获取新模版图像并更新模版图像同时计算新模版特征并加以仿射不变性特征描述子更新F＝F(I)，继续循环直至跟踪结束。